JP2022000757A - モデルトレーニングシステムおよび方法および記憶媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】モデルトレーニングシステム及び方法並びに記憶媒体を提供する。【解決手段】モデルトレーニングシステムにおいて、クラウドデータストレージプラットフォームは、トレーニングデータを格納し、トレーニングデータ呼び出し要求を受信し、データ呼び出し命令に対応するトレーニングデータを、トレーニングデータ呼び出し要求に基づいてクラウドモデルトレーニングプラットフォームにエクスポートする。クラウドモデルトレーニングプラットフォームは、モデルトレーニング作成命令を受信し、トレーニング対象のモデルを取得し、トレーニングデータ呼び出し要求を生成し、トレーニングデータ呼び出し要求をクラウドデータストレージプラットフォームに送信し、クラウドデータストレージプラットフォームからエクスポートされたトレーニングデータを使用して、トレーニング対象のモデルをトレーニングし、トレーニング結果モデルを取得する。【選択図】図２

Description

本願発明は、機械学習分野に関し、特に、モデルトレーニングシステムおよび方法および記憶媒体に関する。

深層学習は、人工知能やコンピュータービジョンなどの分野に広く適用されている。モデルトレーニングは深層学習で実行される必要がある。モデルトレーニングプロセスでは、モデル開発者は特定のモデルを設計し、データセットを使用して複数回の反復トレーニングを実行して、期待される要件を満たす深層学習モデルを取得する必要がある。データセットは、トレーニングされたモデルの安定性および精度が期待される要件を満たしているかどうかを判断するための鍵である。データセットは、データプロバイダによって提供される場合がある。

この段階で、ユーザはデータプロバイダでデータのダウンロード許可を購入できる。データのダウンロード許可が承認された後、ユーザはデータをダウンロードしてデータをローカルに格納できる。モデルトレーニングを実行する必要がある場合、ローカルに格納されているダウンロードデータがモデルトレーニングシステムにコピーされ、モデルトレーニングが実装される。しかしながら、ローカルに格納されているダウンロードデータが漏洩するリスクは比較的大きくなる。

本願は、トレーニングデータのリークのリスクを低減するためのモデルトレーニングシステムおよび方法、および記憶媒体を提供する。

第１の態様によれば、本願は、クラウドデータストレージプラットフォームおよびクラウドモデルトレーニングプラットフォームを含むモデルトレーニングシステムを提供する。クラウドデータストレージプラットフォームは、トレーニングデータを格納し、トレーニングデータ呼び出し要求を受信し、データ呼び出し命令に対応するトレーニングデータを、トレーニングデータ呼び出し要求に基づいてクラウドモデルトレーニングプラットフォームにエクスポートするように構成される。クラウドモデルトレーニングプラットフォームは、モデルトレーニング作成命令を受信し、トレーニング対象のモデルを取得し、トレーニングデータ呼び出し要求を生成し、トレーニングデータ呼び出し要求をクラウドデータストレージプラットフォームに送信し、クラウドデータストレージプラットフォームからエクスポートされたトレーニングデータを使用して、トレーニング対象のモデルをトレーニングし、トレーニング結果モデルを取得するように構成される。

第１の態様によれば、第１の態様の第１の可能な実装において、モデルトレーニングシステムは、データ検索プラットフォームおよび認証センタをさらに含み、クラウドデータストレージプラットフォームは、認証ゲートウェイを含む。データ検索プラットフォームはデータプロバイダによって提供されるトレーニングデータに基づいてデータインデックステーブルを確立し、検索命令を受信し、検索命令に従ってデータインデックステーブルでデータ検索を実行し、検索結果を生成し、そして、検索結果に対するユーザ端末のデータ選択命令を受信し、データ選択命令に従って認証センタへの認証許可要求を開始し、認証許可要求は、トレーニングデータのデータ識別子を含むように構成される。認証センタは、認証許可要求を受信し、認証許可要求に基づいてデータ識別子のデータトークンを作成し、データトークンを認証ゲートウェイとユーザ端末に送信するように構成される。クラウドモデルトレーニングプラットフォームは、トレーニングデータ呼び出し要求を認証ゲートウェイに送信し、トレーニングデータ呼び出し要求は、認証センタによってユーザ端末に配信されたデータトークンを含むようにさらに構成される。認証ゲートウェイは、第１の対応関係を確立し、第１の対応関係は、データ識別子とデータトークン間の１対１の対応関係であり、トレーニングデータ呼び出し要求を受信し、トレーニングデータ呼び出し要求のデータトークンに基づいてターゲットデータ識別子の第１の対応関係を検索し、ターゲットデータ識別子は、トレーニングデータ呼び出し要求のデータトークンに対応するデータ識別子であり、ターゲットデータ識別子に対応するトレーニングデータをクラウドモデルトレーニングプラットフォームにエクスポートするように構成される。

第１の態様によれば、第１の態様の第２の可能な実装において、モデルトレーニングシステムはさらにデータ検索プラットフォームおよび認証センタを含み、クラウドデータストレージプラットフォームは認証ゲートウェイおよび少なくとも１つのデータストレージサーバを含む。データ検索プラットフォームは、データプロバイダによって提供されるトレーニングデータに基づいてデータインデックステーブルを確立し、検索命令を受信し、検索命令に従ってデータインデックステーブルでデータ検索を実行し、検索結果を生成し、 そして、検索結果に対するユーザ端末のデータ選択命令を受信し、データ選択命令に従って認証センタへの認証許可要求を開始し、認証許可要求は、トレーニングデータのデータ識別子を含むように構成される。認証センタは、認証許可要求を受信し、認証許可要求に基づいてデータ識別子のデータトークンを作成し、データトークンを認証ゲートウェイとユーザ端末に送信するように構成される。クラウドモデルトレーニングプラットフォームはさらに、トレーニングデータ呼び出し要求を認証ゲートウェイに送信するように構成され、トレーニングデータ呼び出し要求は、認証センタによってユーザ端末に配信されたデータトークンを含む。認証ゲートウェイは、第２の対応関係を確立し、第２の対応関係はデータトークンとデータルート間の対応関係であり、データルートにはトレーニングデータのユニフォームリソースロケーターパスが含まれ、トレーニングデータ呼び出し要求を受信し、トレーニングデータ呼び出し要求のデータトークンに基づいてターゲットデータルートの第２の対応関係を検索し、ターゲットデータルートはトレーニングデータ呼び出し要求のデータトークンに対応するデータルートであり、ターゲットデータストレージサーバにアクセスして、クラウドモデルトレーニングプラットフォームに、ターゲットデータストレージサーバのターゲットデータルートで示されるトレーニングデータをエクスポートし、ターゲットデータストレージサーバは、ターゲットデータルートに対応するデータストレージサーバであるように構成される。

第１の態様の第２の可能な実装によれば、第１の態様の第３の可能な実装において、モデルトレーニングシステムは、アクセスルータをさらに含み、認証ゲートウェイは、ターゲットデータルートによって示されるトレーニングデータを、ターゲットデータストレージサーバからアクセスルータの予め設定された標準アクセスインターフェイスを介してエクスポートする。

第１の態様の第１の可能な実装方式または第２の可能な実装方式によれば、第１の態様の第４の可能な実装方式において、認証ゲートウェイはさらに、更新決定パラメータを取得し、更新決定パラメータが更新条件を満たすかどうかを決定するように構成される、更新決定パラメータが更新条件を満たすと決定した場合、認証センタに更新要求を送信し、認証センタと同期してデータトークンを更新する。認証センタは、更新要求を受信し、更新要求に基づいてデータトークンを更新するようにさらに構成される。

第１の態様の第４の可能な実装方式によれば、第１の態様の第５の可能な実装方式において、更新決定パラメータは、認証許可要求を拒否する回数を含む。認証ゲートウェイは、認証センタによる認証許可要求の処理プロセスを検出し、認証センタによる認証許可要求の拒否回数が更新条件の拒否回数更新閾値を超えたことを検出した場合、更新要求を認証センタに送信するようにさらに構成される。

第１の態様の第５の可能な実装方式によれば、第１の態様の第６の可能な実装方式において、更新決定パラメータは、トレーニングデータを呼び出す回数を含む。認証ゲートウェイは、一定期間内のトレーニングデータの呼び出し回数を取得し、一定期間内の同じトレーニングデータの呼び出し回数が更新条件の呼び出し回数更新閾値を超えた場合に、認証センタに更新要求を送信するようにさらに構成される。

第１の態様によれば、第１の態様の第７の可能な実装方式において、クラウドモデルトレーニングプラットフォームはさらに、トレーニングを通じてトレーニング結果モデルを取得した後、クラウドモデルトレーニングプラットフォーム内のトレーニング結果モデルのトレーニングに使用されるトレーニングデータおよびトレーニング対象のモデルを破棄するように構成される。

第１の態様によれば、第１の態様の第８の可能な実施方式において、モデルトレーニングシステムは、データ監査システムをさらに含む。データ監査システムは、データプロバイダによってアップロードされたトレーニングデータの有効性検証を実行し、有効性検証に失敗したトレーニングデータをクラウドデータストレージプラットフォームに格納することを拒否するように構成される。

第１の態様によれば、第１の態様の第９の可能な実装方式において、モデルトレーニングシステムは、クラウドモデルストレージプラットフォームをさらに含む。クラウドモデルストレージプラットフォームは、トレーニング対象のモデルを提供し、トレーニング結果モデルを格納するように構成される。

第１の態様の第９の可能な実装方式によれば、第１の態様の第１０の可能な実装方式において、モデルトレーニングシステムは、ミラープラットフォームおよびモデル推論プラットフォームをさらに含む。ミラープラットフォームは、モデル推論ランタイム環境を格納するように構成される。モデル推論プラットフォームは、推論要求を受信し、推論要求には、処理されるべきデータが含まれ、ミラープラットフォームからモデル推論ランタイム環境をロードし、クラウドモデルストレージプラットフォームからトレーニング結果モデルを呼び出し、モデル推論のために処理されるべきデータをトレーニング結果モデルにインポートするように構成される。

第２の態様によれば、本願は、クラウドモデルトレーニングプラットフォームによって、トレーニング対象のモデルを取得するためのモデルトレーニング作成命令を受信する段階と、クラウドモデルトレーニングプラットフォームによって、トレーニングデータ呼び出し要求を生成し、トレーニングデータ呼び出し要求をクラウドデータストレージプラットフォームに送信して、クラウドデータストレージプラットフォームに格納されたトレーニングデータを呼び出す段階と、クラウドデータストレージプラットフォームによって、トレーニングデータ呼び出し要求を受信し、トレーニングデータ呼び出し要求に対応するトレーニングデータをクラウドモデルトレーニングプラットフォームにエクスポートし、クラウドモデルトレーニングプラットフォームにより、クラウドデータストレージプラットフォームからエクスポートされたトレーニングデータを使用して、トレーニング対象のモデルをトレーニングし、トレーニング結果モデルを取得する段階と、を含むモデルトレーニング方法を提供する。

第２の態様によれば、第２の態様の第１の可能な実装方式において、モデルトレーニング方法はさらに、データ検索プラットフォームによって、データプロバイダによって提供されるトレーニングデータに基づいてデータインデックステーブルを確立する段階と、データ検索プラットフォームによって、検索命令を受信し、検索命令に従ってデータインデックステーブルでデータ検索を実行し、検索結果を生成する段階と、データ検索プラットフォームによって、ユーザ端末のデータ選択命令を受信し、データ選択命令に従って認証センタへの認証許可要求を開始する段階であって、認証許可要求は、トレーニングデータのデータ識別子を含む、段階と、認証センタによって、認証許可要求を受信し、認証許可要求に基づいてデータ識別子のデータトークンを作成し、データトークンを認証ゲートウェイおよびユーザ端末に配信する段階と、認証ゲートウェイによって送信されたデータトークンに基づく第１の対応関係を確立する段階であって、第１の対応関係は、データ識別子とデータトークンとの間の１対１の対応関係である、段階と、を備える。

第２の態様の第１の可能な実装方式によれば、第２の態様の第２の可能な実装方式において、クラウドモデルトレーニングプラットフォームによって、トレーニングデータ呼び出し要求を生成し、トレーニングデータ呼び出し要求をクラウドデータストレージプラットフォームに送信する段階は、クラウドモデルトレーニングプラットフォームによってトレーニングデータ呼び出し要求を生成し、および認証ゲートウェイへトレーニングデータ呼び出し要求を送信する段階であって、トレーニングデータ呼び出し要求には、認証センタによってユーザ端末に配信されるデータトークンが含まれる、段階を含む。クラウドデータストレージプラットフォームによるトレーニングデータ呼び出し要求の受信、およびトレーニングデータ呼び出し要求に対応するトレーニングデータのクラウドモデルトレーニングプラットフォームへのエクスポートには、クラウドデータストレージプラットフォームの認証ゲートウェイによるトレーニングデータ呼び出し要求の受信、トレーニングデータ呼び出し要求のデータトークンに基づいてターゲットデータ識別子の第１の対応関係の検索、およびターゲットデータ識別子に対応するトレーニングデータをクラウドモデルトレーニングプラットフォームへのエクスポートが含まれ、ターゲットデータ識別子はトレーニングデータ呼び出し要求のデータトークンに対応するデータ識別子である。

第２の態様によれば、第２の態様の第３の可能な実装方式において、モデルトレーニング方法は、データ検索プラットフォームによって、データプロバイダから提供されたトレーニングデータに基づいてデータインデックステーブルを確立する段階と、データ検索プラットフォームによって、検索命令を受信し、検索命令に従ってデータインデックステーブルでデータ検索を実行し、検索結果を生成し、検索結果を送信する段階と、データ検索プラットフォームによって、検索結果に対するユーザ端末のデータ選択命令を受信し、データ選択命令に従って認証センタへの認証許可要求を開始する段階であって、認証許可要求にはトレーニングデータのデータ識別子が含まれ、認証センタにより、認証許可要求を受信し、認証許可要求に基づいてデータ識別子のデータトークンを作成し、データトークンを認証ゲートウェイおよびユーザ端末に配信する段階と、認証ゲートウェイによって、配信されたデータトークンに基づいて第２の対応関係を確立し、第２の対応関係は、データトークンとデータルート間の対応関係であり、データルートにはトレーニングデータのユニフォームリソースロケーターパスが含まれる段階と、をさらに備える。

第２の態様の第３の可能な実装方式によれば、第２の態様の第４の可能な実装方式において、クラウドモデルトレーニングプラットフォームによって、トレーニングデータ呼び出し要求を生成し、トレーニングデータ呼び出し要求をクラウドデータストレージプラットフォームに送信することには、クラウドモデルトレーニングプラットフォームによるトレーニングデータ呼び出し要求の生成、および認証ゲートウェイへのトレーニングデータ呼び出し要求の送信が含まれ、トレーニングデータ呼び出し要求には、認証センタによってユーザ端末に配信されるデータトークンが含まれる。クラウドデータストレージプラットフォームによるトレーニングデータ呼び出し要求の受信、およびトレーニングデータ呼び出し要求に対応するトレーニングデータのクラウドモデルトレーニングプラットフォームへのエクスポートには、以下が含まれる。クラウドデータストレージプラットフォームの認証ゲートウェイによってトレーニングデータ呼び出し要求を受信し、およびトレーニングデータ呼び出し要求内のデータトークンに基づいてターゲットデータルートの第２の対応関係を検索し、ここで、ターゲットデータルートは、トレーニングデータ呼び出し要求内のデータトークンに対応するデータルートであり、認証ゲートウェイによって、ターゲットデータストレージサーバにアクセスして、クラウドモデルトレーニングプラットフォームに、ターゲットデータストレージサーバ内のターゲットデータルートで示されるトレーニングデータをエクスポートし、ここで、ターゲットデータストレージサーバは、ターゲットデータルートに対応するデータストレージサーバである。

第２の態様または第２の態様の第１の可能な実装方式から第４の可能な実装方式のいずれかによれば、第２の態様の第５の可能な実装方式において、モデルトレーニング方法は、認証ゲートウェイによって、更新決定パラメータを取得し、および更新決定パラメータが更新条件を満たすかどうかを決定し、更新決定パラメータが更新条件を満たすと決定した場合、認証ゲートウェイによって、更新要求を認証センタに送信し、認証センタによって更新要求を受信し、更新要求に基づいてデータトークンを更新し、認証ゲートウェイによって、認証センタと同期してデータトークンを更新することをさらに含む。

第２の態様の第５の可能な実装方式によれば、第２の態様の第６の可能な実装方式では、更新決定パラメータは、認証許可要求を拒否する回数を含む。認証ゲートウェイによる更新決定パラメータの取得、および更新決定パラメータが更新条件を満たすかどうかの決定は、認証ゲートウェイによって、認証センタによる認証許可要求を処理するプロセスを検出し、認証センタによる認証許可要求を拒否する回数を取得し、認証センタによる認証許可要求を拒否する回数が更新条件の拒否回数更新閾値を超えているかどうかを判断することを含む。認証ゲートウェイが、更新決定パラメータが更新条件を満たすと決定した場合に、認証センタに更新要求を送信することは、認証センタによる認証許可要求の拒否回数が更新条件の拒否回数更新閾値を超えたことが検出された場合に、更新要求を認証センタに送信することを含む。

第２の態様の第５の可能な実装方式によれば、第２の態様の第７の可能な実装方式では、更新決定パラメータは、トレーニングデータを呼び出す回数を含む。認証ゲートウェイが更新決定パラメータを取得すること、および更新決定パラメータが更新条件を満たすかどうかを決定することは、認証ゲートウェイが一定期間内にトレーニングデータの呼び出し回数を取得することと、一定期間内の同じトレーニングデータを呼び出し回数が、更新条件の呼び出し回数更新閾値を超えているかどうかを判断することを含む。認証ゲートウェイが、更新決定パラメータが更新条件を満たすと決定した場合に認証センタに更新要求を送信することは、一定期間内に同じトレーニングデータを呼び出す回数が更新条件の呼び出し回数更新閾値を超えた場合に、認証センタに更新要求を送信することを含む。

第２の態様によれば、第２の態様の第８の可能な実装方式において、トレーニング結果モデルを取得するために、クラウドモデルトレーニングプラットフォームによって、クラウドデータストレージプラットフォームからエクスポートされたトレーニングデータを使用することによりトレーニング対象のモデルをトレーニングした後、この方法は、クラウドモデルトレーニングプラットフォームによって、クラウドモデルトレーニングプラットフォームでトレーニング結果モデルをトレーニングするために使用されるトレーニングデータおよびトレーニング対象のモデルを破棄することをさらに含む。

第２の態様によれば、第２の態様の第９の可能な実装方式において、モデルトレーニング方法は、データ監査システムによって、データプロバイダによってアップロードされたトレーニングデータの有効性検証を実行することと、データ監査システムによって、有効性検証に失敗したトレーニングデータをクラウドデータストレージプラットフォームに格納することを拒否することをさらに含む。

第２の態様によれば、第２の態様の第１０の可能な実装方式において、トレーニング結果モデルを取得するために、クラウドモデルトレーニングプラットフォームによって、クラウドデータストレージプラットフォームからエクスポートされたトレーニングデータを使用することによりトレーニング対象のモデルをトレーニングした後、この方法はさらに、クラウドモデルストレージプラットフォームによってトレーニング結果モデルを格納することを含む。

第２の態様の第１０の可能な実装方式によれば、第２の態様の第１１の可能な実装方式において、モデルトレーニング方法は、モデル推論プラットフォームによって、推論要求を受信することをさらに含み、推論要求には処理されるべきデータが含まれ、モデル推論プラットフォームによって、ミラープラットフォームからモデル推論ランタイム環境をロードし、クラウドモデルストレージプラットフォームからトレーニング結果モデルを呼び出し、モデル推論のために処理されるべきデータをトレーニング結果モデルにインポートする。

第３の態様によれば、本願は、記憶媒体を提供し、記憶媒体はプログラムを記憶し、プログラムがプロセッサによって実行されるとき、前述の技術的解決手段のモデルトレーニング方法が実施される。

本願は、深層学習シナリオに適用できるモデルトレーニングシステムおよび方法、および記憶媒体を提供する。モデルトレーニングシステムは、クラウドデータストレージプラットフォームおよびクラウドモデルトレーニングプラットフォームを含み得る。クラウドデータストレージプラットフォームはトレーニングデータを格納する。クラウドモデルトレーニングプラットフォームは、モデルトレーニングの実行をトリガするために、ユーザからモデルトレーニング作成命令を受信する。クラウドモデルトレーニングプラットフォームは、クラウドデータストレージプラットフォームに格納されているトレーニングデータを呼び出すために、クラウドデータストレージプラットフォームにトレーニングデータ呼び出し要求を送信する。クラウドモデルトレーニングプラットフォームは、取得したトレーニング対象のモデルと、クラウドデータストレージプラットフォームからエクスポートされたトレーニングデータを使用して、モデルトレーニングを実行する。本願では、クラウドデータストレージプラットフォームとクラウドモデルトレーニングプラットフォームは互いに独立しているため、トレーニングデータストレージとモデルトレーニングの２つの機能が分離されている。クラウドデータストレージプラットフォームとクラウドモデルトレーニングプラットフォームはどちらもクラウドシステムに基づいて実装され、モデルトレーニングプロセスはクラウドシステムで実行される。モデルトレーニングを実行するユーザは、トレーニングデータをローカルにダウンロードできない。そして、トレーニングデータは、クラウドデータストレージプラットフォームと、モデルトレーニングを実行しているクラウドモデルトレーニングプラットフォームに格納される。言い換えれば、ローカルユーザ側からトレーニングデータを漏洩させることができず、したがって、トレーニングデータが漏洩するリスクを低減できる。

本発明の実施形態によるモデルトレーニングシステムの適用シナリオの概略図である。

本発明の実施形態によるモデルトレーニングシステムの概略構造図である。

本発明の別の実施形態によるモデルトレーニングシステムの概略構造図である。

本発明のさらに別の実施形態によるモデルトレーニングシステムの概略構造図である。

本発明の実施形態によるモデルトレーニング方法のフローチャートである。

本発明の実施形態によるモデルトレーニング方法の特定の実装のフローチャートである。

本発明の実施形態によるモデルトレーニング方法の別の特定の実装のフローチャートである。

本発明の実施形態は、深層学習（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）シナリオに適用して、深層学習モデルのトレーニングおよび深層学習モデルの適用を実施することができるモデルトレーニングシステムおよび方法、および記憶媒体を提供する。たとえば、推論はトレーニングされた深層学習モデルを使用して実行される。本発明の実施形態におけるモデルトレーニングシステムは、クラウドにおけるモデルトレーニングおよびモデル推論などの機能を完了することができる。図１は、本発明の実施形態によるモデルトレーニングシステムの適用シナリオの概略図である。図１に示すように、モデルトレーニングシステムは、クラウドサービスシステムで実行することができ、クラウドサービスシステムは、クラウドシステムと、外部アクセスインターフェイスを提供するシステムクラスタゲートウェイとを含むことができる。ユーザは、アカウントとパスワードを使用して、ネットワークとユーザ端末を介してクラウドシステムにアクセスすることができる。クラウドシステムは、複数の内部ネットワーク相互作用サーバを含む。モデルトレーニングシステムは、データモデルリポジトリを使用することにより、トレーニングデータおよびトレーニングモデルを格納および提供することができる。モデルトレーニングシステムは、深層学習データベースを使用してモデルトレーニングシステムとユーザ間のマンマシン相互作用を実装でき、認証サービスシステムを使用してユーザとモデルトレーニングシステムの様々な権利の認証を完了し、トレーニングと推論システムを使用して、モデルトレーニングと推論を完了する。

図２は、本発明の実施形態によるモデルトレーニングシステムの概略構造図である。図２に示すように、モデルトレーニングシステムは、クラウドデータストレージプラットフォーム１１およびクラウドモデルトレーニングプラットフォーム１２を含む。

クラウドデータストレージプラットフォーム１１は、トレーニングデータを格納し、トレーニングデータ呼び出し要求を受信し、トレーニングデータ呼び出し要求に基づいて、データ呼び出し命令に対応するトレーニングデータをクラウドモデルトレーニングプラットフォーム１２にエクスポートするように構成される。

トレーニングデータは、トレーニングモデルに必要なデータである。クラウドデータストレージプラットフォーム１１は、複数のトレーニングデータを格納してもよい。トレーニングデータは、複数のデータを含むデータセットと考えることができる。トレーニングデータは、画像、ビデオ、音声などを含むことができ、本明細書では限定されない。クラウドデータストレージプラットフォーム１１がトレーニングデータを格納するとき、データ識別子がトレーニングデータに割り当てられてもよく、データ識別子はトレーニングデータを識別するために使用され、データ格納場所を検索するための識別子として使用されてもよい。一例では、異なるトレーニングデータ間を区別するために、トレーニングデータは独自のデータ識別子を有する。言い換えれば、異なるトレーニングデータのデータ識別子は異なる。

クラウドデータストレージプラットフォーム１１は、データプロバイダによってアップロードされたトレーニングデータを受信することができる。たとえば、データプロバイダは、ハイパーテキスト転送プロトコル（ＨｙｐｅｒＴｅｘｔ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ、ＨＴＴＰ）を使用して顧客を通じてクラウドシステムのバックエンドにアクセスし、クラウドデータストレージプラットフォーム１１と情報を交換できる。一例では、クラウドデータストレージプラットフォーム１１は、トレーニングデータをアップロードするための標準プロトコルをデータプロバイダに提供することができ、標準プロトコルは、データ形式、圧縮フォーマット、データタイプなどを含むことができる。クラウドデータストレージプラットフォーム１１は、データプロバイダによってアップロードされたトレーニングデータを検出し、データプロバイダによってアップロードされたトレーニングデータが標準プロトコルに準拠しないと判断した場合、クラウドデータストレージプラットフォーム１１は、標準プロトコルに準拠しないトレーニングデータの格納を拒否する可能性がある。

クラウドデータストレージプラットフォーム１１にバックアップ領域を設定し、バックアップ領域は、たとえば、誤操作によりデータを復元できないようなデータ事故を回避するためにトレーニングデータをバックアップするために使用できる。

トレーニングデータ呼び出し要求は、クラウドモデルトレーニングプラットフォーム１２によって生成および送信され、クラウドモデルトレーニングプラットフォーム１２が呼び出すことを要求するトレーニングデータは、トレーニングデータ呼び出し要求に基づいて学習され得る。一例では、トレーニングデータ呼び出し要求は、データ識別子を含み得る。クラウドデータストレージプラットフォーム１１は、トレーニングデータ呼び出し要求を受信し、トレーニングデータ呼び出し要求が呼び出しを要求するトレーニングデータを検索し得、呼び出しが要求されたトレーニングデータをクラウドモデルトレーニングプラットフォーム１２にエクスポートし得、その結果、クラウドモデルトレーニングプラットフォーム１２は、エクスポートされたトレーニングデータを使用してモデルトレーニングを実行する。

クラウドモデルトレーニングプラットフォーム１２は、トレーニング対象のモデルを取得するためのモデルトレーニング作成命令を受信し、トレーニングデータ呼び出し要求を生成し、トレーニングデータ呼び出し要求をクラウドデータストレージプラットフォーム１１に送信し、クラウドデータストレージプラットフォーム１１からエクスポートされたトレーニングデータを使用してトレーニング対象のモデルをトレーニングし、トレーニング結果モデルを取得するように構成されている。

クラウドモデルトレーニングプラットフォーム１２は、ユーザまたはモデルプロバイダによってアップロードされたトレーニング対象のモデルを取得してもよく、またはクラウドシステム内のモデルデータベースからトレーニング対象のモデルを取得してもよい。

一例では、ユーザは、ハイパーテキスト転送プロトコルを使用して、ユーザ端末２０を介してクラウドシステムのバックエンドにアクセスし、クラウドモデルトレーニングプラットフォーム１２と情報を交換することができる。ユーザは、ユーザ端末２０を使用してモデルトレーニング作成要求をクラウドモデルトレーニングプラットフォーム１２に送信して、クラウドモデルトレーニングプラットフォーム１２をトリガしてモデルトレーニングタスクを作成することができる。クラウドモデルトレーニングプラットフォーム１２は、トレーニング対象のモデルおよびトレーニングデータを使用することによってモデルトレーニングを実行することができる。例えば、モデルトレーニングは、トレーニングされたモデル、すなわちトレーニング結果モデルを取得するために、トレーニングデータが複数回の反復トレーニングのためにトレーニング対象のモデルにインポートされることを意味し得る。

ユーザ、データプロバイダ、モデルプロバイダは、ユーザ端末２０を使用してもよいことに留意すべきである。

本発明のこの実施形態におけるクラウドデータストレージプラットフォーム１１は、図１のデータモデルリポジトリの一部と見なすことができる。本発明のこの実施形態におけるクラウドモデルトレーニングプラットフォーム１２は、図１のトレーニングおよび推論システムの一部と見なすことができる。

本発明のこの実施形態では、クラウドデータストレージプラットフォーム１１とクラウドモデルトレーニングプラットフォーム１２は互いに独立しているため、トレーニングデータストレージとモデルトレーニングの２つの機能が分離されている。クラウドデータストレージプラットフォーム１１およびクラウドモデルトレーニングプラットフォーム１２は、いずれもクラウドシステムに基づいて実装されており、クラウドシステムにおいてモデルトレーニングプロセスが実行される。モデルトレーニングを実行するユーザは、トレーニングデータをローカルにダウンロードできない。そして、トレーニングデータは、モデルトレーニングを実行しているクラウドデータストレージプラットフォーム１１と、クラウドモデルトレーニングプラットフォーム１２に格納される。言い換えれば、ローカルユーザ側からトレーニングデータを漏洩させることができず、したがって、トレーニングデータが漏洩するリスクを低減できる。

図３は、本発明の別の実施形態によるモデルトレーニングシステムの概略構造図である。図３は、図２のクラウドデータストレージプラットフォーム１１は、図３の認証ゲートウェイ１１１をさらに含み、図３に示すモデルトレーニングシステムは、データ検索プラットフォーム１３、認証センタ１４、データ監査システム１５、クラウドモデルストレージプラットフォーム１６、ミラープラットフォーム１７、およびモデル推論プラットフォーム１８をさらに含み得る点において図２と異なる。

データ検索プラットフォーム１３は、データプロバイダによって提供されるトレーニングデータに基づいてデータインデックステーブルを確立するように構成される。ユーザは、データ検索プラットフォーム１３を使用することにより、クラウドデータストレージプラットフォーム１１に格納されたトレーニングデータを検索および照会することができる。

一例では、データプロバイダがトレーニングデータをアップロードした後、データ検索プラットフォーム１３は、トレーニングデータを分析および処理して、データセットサイズ、データセットスケール、データ所有者情報、およびデータのアップロード日などのトレーニングデータの基本データ情報を取得することができる。これにより、ユーザはトレーニングデータの基本情報を知ることができる。

一例では、クラウドデータストレージプラットフォーム１１は、データプロバイダがトレーニングデータをアップロードするときに、データプロバイダにトレーニングデータのラベルを提供することをさらに要求し得る。トレーニングデータのラベルは、トレーニングデータの特徴を表すことができる。具体的には、トレーニングデータのラベルは、トレーニングデータによって表されるコンテンツのキーワードであってもよい。たとえば、データプロバイダがトレーニングデータをアップロードする場合、トレーニングデータ用にマークされたラベルは「ナンバープレート」と「コンパクトカー」である。データインデックステーブルを確立するプロセスにおいて、データ検索プラットフォーム１３はさらに、トレーニングデータのラベルをデータインデックステーブルに追加して、ユーザがトレーニングデータを検索するときに検索のためにトレーニングデータの特徴を使用できるようにする。

データ検索プラットフォーム１３は、検索命令を受信し、検索命令に従ってデータインデックステーブル内でデータ検索を実行し、検索結果を生成するように構成される。具体的には、検索命令には１つ以上の検索キーワードが含まれ得、検索キーワードに基づいてデータインデックステーブルのトレーニングデータのラベルの検索を実行することができる。検索結果は、トレーニングデータの名前、番号、およびキーワード、ならびにトレーニングデータ内のいくつかのデータ例などの、検索命令内の検索キーワードに関連するトレーニングデータに関する情報を含み得る。一例では、検索結果は、検索キーワードとの関連性の度合いに基づいて連続配置されたトレーニングデータに関する情報を含み得、それにより、ユーザは、検索キーワードに最も関連するトレーニングデータをより直感的に得ることができる。別の例では、一定量のトレーニングデータに関する情報が、検索キーワードに基づいて検索されたトレーニングデータに関する情報からスクリーニングを通じてランダムに選択され、ユーザに提供されてもよい。例えば、各検索中に生成される検索結果には、１０個のトレーニングデータに関する情報が含まれている。データ検索プラットフォーム１３は、検索結果をユーザ端末２０に送信し得、ユーザ端末２０は、検索結果を表示し得る。

検索結果を受信した後、ユーザは、ユーザ端末２０を使用して、検索結果のデータ選択命令をさらに送信してもよい。データ検索プラットフォームは、検索結果に対するユーザ端末２０のデータ選択命令を受信し、データ選択命令に従って認証センタ１４への認証許可要求を開始する。データ選択命令は、モデルトレーニングに必要なトレーニングデータを決定するために、検索結果における１つ以上のトレーニングデータに関する情報を選択するように命令するために使用され得る。

モデルトレーニングに必要なトレーニングデータが決定された後、認証許可要求は認証センタ１４に対して開始され、認証許可要求はトレーニングデータのデータ識別子を含み得、認証センタ１４からトレーニングデータの呼び出し許可が要求される。

本発明のこの実施形態におけるデータ検索プラットフォーム１３は、図１の深層学習データベースの少なくとも一部と見なすことができる。

認証センタ１４は、認証許可要求を受信し、認証許可要求に基づいてデータ識別子のデータトークンを作成し、そのデータトークンを認証ゲートウェイ１１１およびユーザ端末２０に配信するように構成される。

認証許可要求は、トレーニングデータの呼び出し許可を要求するために使用される。認証センタ１４は、データ検索プラットフォーム１３によって送信された認証許可要求を承認するかどうかを決定することができる。例えば、認証許可要求は、トレーニングデータの決済情報を含み得る。決済情報が、ユーザがトレーニングデータの支払いに成功したことを示す場合、認証センタ１４は、認証許可要求を承認し、データ識別子のデータトークンを作成することができる。認証許可要求を承認した後、認証センタ１４は、データ認証情報をさらに生成および格納することができる。データ認証情報は、ユーザ識別子およびデータ識別子を含み得る。例えば、データ認証情報は有効期間を有し得る。すなわち、ユーザが有効期間内に同じトレーニングデータを再度要求する場合、認証センタ１４は、監査なしで認証許可要求を直接承認し得る。有効期間は、動作シナリオおよび動作要件に基づいて設定することができ、本明細書では限定されない。例えば、有効期間は１年または永続的な場合があります。

データトークンは、操作のトレーニングデータを識別し、データ呼び出しのセキュリティ証明書として使用され得る。例えば、データトークンは、後続のプロセスのデータ呼び出し操作でトレーニングデータを識別する。一例では、データトークンはセキュリティプラグインとして実装されてもよい。認証センタ１４は、作成されたデータトークンをユーザ端末２０に配信するため、ユーザ端末２０は、データトークンを使用して、認証ゲートウェイ１１１を使用して、データトークンに対応するトレーニングデータをクラウドデータストレージプラットフォーム１１からエクスポートすることができる。加えて、認証センタ１４は、作成したデータトークンを認証センタ１４にさらに格納する。

クラウドモデルトレーニングプラットフォーム１２は、認証ゲートウェイ１１１にトレーニングデータ呼び出し要求を送信するようにさらに構成され、トレーニングデータ呼び出し要求は、認証センタ１４によってユーザ端末２０に配信されたデータトークンを含む。

例えば、トレーニングデータを要求するとき、ユーザ端末２０はデータトークンをモデルトレーニング作成命令に追加することができる。クラウドモデルトレーニングプラットフォーム１２は、モデルトレーニング作成命令を解析して、ユーザ端末２０に配信されるデータトークンを取得し、ユーザ端末２０に配信されるデータトークンをトレーニングデータ呼び出し要求に追加することができる。クラウドモデルトレーニングプラットフォーム１２は、トレーニングデータ呼び出し要求内のデータトークンを使用することにより、クラウドデータストレージプラットフォーム１１からデータトークンに対応するトレーニングデータを呼び出す。

実装では、クラウドデータストレージプラットフォーム１１は、第３者のパブリックサーバとして具体的に実装されてもよい。第３者のパブリックサーバは、データプロバイダ、モデルプロバイダ、およびユーザに属しておらず、トレーニングデータを格納し、トレーニングデータをエクスポートするための共通サーバである。トレーニングデータは、データトークンとデータ識別子間の対応関係を使用することにより、認証を通じて呼び出すことができる。

認証ゲートウェイ１１１は、第１の対応関係を確立するように構成され、第１の対応関係は、データ識別子とデータトークンとの間の対応関係である。データ識別子はデータトークンと１対１の対応関係を有しており、データトークンは独自である。言い換えれば、異なるデータ識別子は異なるデータトークンに対応する。認証ゲートウェイ１１１は、トレーニングデータ呼び出し要求を受信するとき、トレーニングデータ呼び出し要求内のデータトークンに基づいて、ターゲットデータ識別子の第１の対応関係を検索し、ここで、ターゲットデータ識別子は、トレーニングデータ呼び出し要求のデータトークンに対応するデータ識別子であり、ターゲットデータ識別子に対応するトレーニングデータをクラウドモデルトレーニングプラットフォーム１２にエクスポートする。

クラウドデータストレージプラットフォーム１１がトレーニングデータ呼び出し要求を受信した後、認証ゲートウェイ１１１は、トレーニングデータ呼び出し要求内のデータトークンを認証ゲートウェイ１１１に格納されたデータトークンと比較する。トレーニングデータ呼び出し要求のデータトークンが認証ゲートウェイ１１１に格納されたデータトークンと一致できる場合、トレーニングデータの呼び出しが許可され、トレーニングデータ呼び出し要求のデータトークンに対応するトレーニングデータがエクスポートされる。

モデルトレーニングプロセスでデータのセキュリティを確保し、トレーニングデータの不正使用を回避するために、データトークンは実際の状況に基づいて更新される場合がある。認証ゲートウェイ１１１は、更新決定パラメータを取得し、更新決定パラメータが更新条件を満たすかどうかを決定するように構成され得る。認証ゲートウェイ１１１は、更新決定パラメータが更新条件を満たすと決定した場合、認証センタ１４に更新要求を送信し、認証センタ１４と同期してデータトークンを更新する。認証センタ１４は、更新要求を受信し、更新要求に基づいてデータトークンを更新する。

更新決定パラメータは、認証許可要求を拒否する回数、トレーニングデータを呼び出す回数、およびデータトークンの存在期間などの１または複数のパラメータを含むことができる。

例えば、更新決定パラメータには、認証許可要求を拒否した回数が含まれる。認証ゲートウェイ１１１は、認証センタ１４による認証許可要求を処理するプロセスを検出して、認証センタ１４による認証許可要求の拒否回数を取得することができる。認証ゲートウェイ１１１は、認証センタ１４による認証許可要求の拒否回数が更新条件の拒否回数更新閾値を超えたことを検出すると、更新要求を認証センタ１４に送信する。

拒否回数更新閾値は、動作シナリオおよび動作要件に基づいて設定されてもよく、本明細書では限定されない。認証センタ１４は、元のデータトークンを削除し、新しいデータトークンを生成し、新しいデータトークンをユーザ端末および認証ゲートウェイ１１１に配信し、その結果、認証ゲートウェイ１１１が認証センタ１４と同期してデータトークンを更新できる。認証センタ１４と認証ゲートウェイ１１１でデータトークンが更新された場合、トレーニングデータ呼び出し要求の実行を停止する必要がある。認証センタ１４と認証ゲートウェイ１１１のデータトークンの更新が完了した後、トレーニングデータ呼び出し要求が実行される。データトークンの更新が完了した後、トレーニングデータ呼び出し要求に依然として元のデータトークンが含まれている場合、トレーニングデータ呼び出し要求内の元のデータトークンは無効であり、トレーニングデータを呼び出すことはできない。

別の例では、更新決定パラメータは、トレーニングデータを呼び出す回数を含む。認証ゲートウェイ１１１は、一定期間内にトレーニングデータを呼び出す回数を取得することができる。認証ゲートウェイ１１１は、一定期間内に同じトレーニングデータを呼び出した回数が更新条件の呼び出し回数更新閾値を超えていると判断した場合、更新要求を認証センタ１４に送信する。トレーニングデータを数える期間および呼び出し回数更新閾値は、動作シナリオおよび動作要件に基づいて設定され得、本明細書では限定されない。

別の例では、更新決定パラメータは、データトークンの存在期間を含む。認証ゲートウェイ１１１は、データトークンの更新サイクル期間を設定し、データトークンの存在期間を記録することができる。認証ゲートウェイ１１１は、データトークンの存在期間が更新サイクル期間に達したと決定した場合、認証センタ１４に更新要求を送信する。データトークンの更新サイクル期間は、動作シナリオおよび動作要件に基づいて設定することができ、本明細書では限定されない。

更新決定パラメータおよび更新条件は、上記の例に限定されないことに留意すべきである。認証ゲートウェイ１１１は、代替的にユーザから更新方針構成命令を受信し、更新方針構成命令に従って更新決定パラメータおよび更新条件を設定してもよい。

クラウドモデルストレージプラットフォーム１６は、トレーニング対象のモデルを提供し、トレーニング結果モデルを格納するように構成される。クラウドモデルストレージプラットフォーム１６は、モデルプロバイダによってアップロードされたモデル、またはトレーニングを通じてクラウドモデルトレーニングプラットフォーム１２によって取得されたトレーニング結果モデルを格納することができる。

一例では、トレーニングを通じてトレーニング結果モデルを取得した後、クラウドモデルトレーニングプラットフォーム１２は、トレーニング結果モデルをクラウドモデルストレージプラットフォーム１６に送信して格納し得、クラウドモデルトレーニングプラットフォーム１２でトレーニング結果モデルをトレーニングするために使用されるトレーニングデータとトレーニング対象のモデルを破棄し、さらに、クラウドモデルトレーニングプラットフォーム１２のトレーニング結果モデルを破棄して、クラウドモデルトレーニングプラットフォーム１２のトレーニングデータ、トレーニング対象のモデル、およびトレーニング結果モデルの漏洩を防ぐ。

一例では、クラウドデータストレージプラットフォーム１１の前に、データ監査システム１５は、データプロバイダによってアップロードされたトレーニングデータを受信する。データ監査システム１５は、データプロバイダによってアップロードされたトレーニングデータに対して有効性検証を実行し、有効性検証に失敗したトレーニングデータをクラウドデータストレージプラットフォーム１１に格納することを拒否するように構成される。例えば、データプロバイダによってアップロードされたトレーニングデータがクラウドデータストレージプラットフォーム１１に格納されているトレーニングデータと重複している場合、またはデータプロバイダによってアップロードされたデータのデータ形式がクラウドデータストレージプラットフォーム１１の標準プロトコルに準拠しない場合、データ監査システム１５は、データプロバイダによってアップロードされたトレーニングデータが無効である、すなわち、アップロードされたトレーニングデータが有効性検証に失敗したと決定する。データプロバイダによってアップロードされたトレーニングデータが有効であるとデータ監査システム１５が決定した場合、データ検索プラットフォーム１３を使用することにより、格納命令をクラウドデータストレージプラットフォーム１１に送信することができ、その結果、クラウドデータストレージプラットフォーム１１は、データプロバイダによってアップロードされたトレーニングデータを永続的に記憶する。

なお、データプロバイダがアップロードしたトレーニングデータの有効性検証の実行の方法は、上記方法に限定されないことに留意すべきである。データ監査システム１５は、モデルトレーニングシステムで使用されるトレーニングデータの実際の有効性を保証することができる。

ミラープラットフォーム１７は、モデル推論ランタイム環境を格納するように構成される。具体的には、モデル推論ランタイム環境は、トレーニング結果モデルに対応するシステム環境およびランタイムフレームワーク環境を含み得る。

モデル推論プラットフォーム１８は、推論要求を受信することができ、推論要求は、処理されるべきデータを含む。推論要求は、ユーザ端末２０によって送信されてもよい。例えば、ユーザ端末２０は、アプリケーションプログラミングインターフェース（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ, ＡＰＩ）を介してモデル推論プラットフォーム１８に推論要求を送信することができる。推論要求を受信した後、モデル推論プラットフォーム１８はミラープラットフォーム１７からモデル推論ランタイム環境をロードし、クラウドモデルストレージプラットフォーム１６からトレーニング結果モデルを呼び出し、モデル推論のために処理されるべきデータをトレーニング結果モデルにインポートする。

本発明のこの実施形態におけるデータ検索プラットフォームは、図１の深層学習データベースの少なくとも一部と見なすことができる。本発明のこの実施形態における認証センタ１４は、図１の認証サービスシステムの少なくとも一部と見なすことができる。本発明のこの実施形態におけるモデル推論プラットフォーム１８は、図１のトレーニングおよび推論システムの一部と見なすことができる。

図４は、本発明のさらに別の実施形態によるモデルトレーニングシステムの概略構造図である。図４に示すモデルトレーニングシステムは、クラウドデータストレージプラットフォーム１１が、データプロバイダの少なくとも１つのプライベートサーバとして実装され得る点において、図３に示すモデルトレーニングシステムとは異なる。

クラウドデータストレージプラットフォーム１１が認証ゲートウェイ１１１および少なくとも１つのデータストレージサーバ１１２、すなわちプライベートサーバを含む場合、トレーニングデータは、データトークンとデータルートとの間の対応関係を使用することにより、認証を通じて呼び出され得る。

データルートには、トレーニングデータのユニフォームリソースロケータ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ、ＵＲＬ）パスを含めることができ、さらに、データアクセスメソッドと、クラウドデータストレージプラットフォーム１１からトレーニングデータをエクスポートするための標準を含めることができる。トレーニングデータをアップロードするとき、データプロバイダはさらに、トレーニングデータに対応するデータルートをデータ検索プラットフォーム１３にアップロードすることができる。

データ検索プラットフォーム１３は、データルートの有効性をさらに検出することができる。データルートが無効であると決定された場合、データルートの格納は拒否される。例えば、データ検索プラットフォーム１３は、データルートにアクセスできないと判断した場合、またはデータルートの形式がモデルトレーニングシステムの予め設定された標準に準拠しないと判断した場合、データルートの格納を拒否する。例えば、データ検索プラットフォーム１３は、認証ゲートウェイ１１１および認証センタ１４に拒否命令を送信することができ、その結果、認証ゲートウェイ１１１および認証センタ１４の両方がルートデータの格納を拒否する。

認証ゲートウェイ１１１は、第２の対応関係を確立することができ、第２の対応関係は、データトークンとデータルートとの間の対応関係である。例えば、第２の対応関係は、データルートテーブルとして実装されてもよい。トレーニングデータには対応するデータルートがあり、トレーニングデータはデータトークンと１対１の対応関係を有しており、データトークンもまたデータルートと１対１の対応関係を有している。データ検索プラットフォーム１３がデータインデックステーブルを確立するとき、対応するデータルートは、認証ゲートウェイ１１１に格納され得る。

トレーニングデータ呼び出し要求を受信した後、認証ゲートウェイ１１１は、トレーニングデータ呼び出し要求内のデータトークンに基づいて、ターゲットデータルートの第２の対応関係を検索する。ターゲットデータルートは、トレーニングデータ呼び出し要求のデータトークンに対応するデータルートである。認証ゲートウェイ１１１は、データトークンに対応するデータルートに基づいてターゲットデータストレージサーバ１１２にアクセスし、クラウドモデルトレーニングプラットフォーム１２にターゲットデータストレージサーバ１１２内のターゲットデータルートによって示されるトレーニングデータをエクスポートすることができる。ターゲットデータストレージサーバ１１２は、ターゲットデータルートに対応するデータストレージサーバ１１２である。

データストレージサーバ１１２、すなわちプライベートサーバのトレーニングデータのセキュリティを確保するために、安全な暗号化されたリモートアクセスが確立されてもよい。一例では、モデルトレーニングシステムは、アクセスルータをさらに含み得る。認証ゲートウェイ１１１は、ターゲットデータルートによって示されるトレーニングデータを、ターゲットデータストレージサーバ１１２からアクセスルータ内の予め設定された標準アクセスインターフェイスを介してエクスポートする。例えば、標準アクセスインターフェイスは平穏なアクセスインターフェイスであり、平穏なアクセスインターフェイスのパスがデータルートとして使用されてもよい。

一例では、データストレージサーバ１１２内のトレーニングデータのセキュリティをさらに保証にするために、認証ゲートウェイ１１１は、ランダムにデータトークンを選択し、データトークンの有効性を検証することができる。認証ゲートウェイ１１１がデータトークンが無効であると決定した場合、認証ゲートウェイ１１１は、データルートテーブルを更新し、すなわち第２の対応関係を更新し、具体的には第２の対応関係のデータトークンを更新する。

図５は、本発明の実施形態によるモデルトレーニング方法のフローチャートである。先述の実施形態のモデルトレーニングシステムにモデルトレーニング方法を適用することができる。図５に示すように、モデルトレーニング方法は、ステップＳ２０１からステップＳ２０４を含み得る。

ステップＳ２０１において、クラウドモデルトレーニングプラットフォームは、トレーニング対象のモデルを取得するためのモデルトレーニング作成命令を受信する。

ステップＳ２０２において、クラウドモデルトレーニングプラットフォームは、トレーニングデータ呼び出し要求を生成し、トレーニングデータ呼び出し要求をクラウドデータストレージプラットフォームに送信して、クラウドデータストレージプラットフォームに格納されたトレーニングデータを呼び出す。

ステップＳ２０３において、クラウドデータストレージプラットフォームは、トレーニングデータ呼び出し要求を受信し、トレーニングデータ呼び出し要求に対応するトレーニングデータをクラウドモデルトレーニングプラットフォームにエクスポートする。

ステップＳ２０４において、クラウドモデルトレーニングプラットフォームは、クラウドデータストレージプラットフォームからエクスポートされたトレーニングデータを使用することにより、トレーニング対象のモデルをトレーニングして、トレーニング結果モデルを取得する。

ステップＳ２０１からステップＳ２０４の説明については、先述の実施形態におけるクラウドモデルトレーニングプラットフォームおよびクラウドデータストレージプラットフォームの関連する説明を参照されたい。

本発明のこの実施形態では、クラウドデータストレージプラットフォームとクラウドモデルトレーニングプラットフォームは互いに独立しているため、トレーニングデータストレージとモデルトレーニングの２つの機能が分離されている。クラウドデータストレージプラットフォームとクラウドモデルトレーニングプラットフォームはどちらもクラウドシステムに基づいて実装され、モデルトレーニングプロセスはクラウドシステムで実行される。モデルトレーニングを実行するユーザは、トレーニングデータをローカルにダウンロードできず、トレーニングデータは、クラウドデータストレージプラットフォームと、モデルトレーニングを実行しているクラウドモデルトレーニングプラットフォームに格納される。言い換えれば、ローカルユーザ側からトレーニングデータを漏洩させることができず、したがって、トレーニングデータが漏洩するリスクを低減できる。

図６は、本発明の実施形態によるモデルトレーニング方法の具体的な実装方式のフローチャートである。図６に示すように、モデルトレーニング方法は、ステップＳ３０１からステップＳ３１５を含み得る。

ステップ３０１において、データ監査システムは、データプロバイダによってアップロードされたトレーニングデータに対して有効性検証を実行する。

ステップ３０２において、データ監査システムは、有効性検証に失敗したトレーニングデータをクラウドデータストレージプラットフォームに格納することを拒否する。

ステップ３０３において、データ検索プラットフォームは、データプロバイダによって提供されたトレーニングデータに基づいてデータインデックステーブルを確立する。

ステップ３０４において、データ検索プラットフォームは検索命令を受信し、検索命令に従ってデータインデックステーブル内でデータ検索を実行し、検索結果を生成する。

ステップ３０５において、データ検索プラットフォームは、ユーザ端末のデータ選択命令を受信し、データ選択命令に従って認証センタへの認証許可要求を開始する。

認証許可要求は、トレーニングデータのデータ識別子を含む。

ステップ３０６において、認証センタは認証許可要求を受信し、認証許可要求に基づいてデータ識別子のデータトークンを作成し、データトークンをクラウドデータストレージプラットフォーム内の認証ゲートウェイおよびユーザ端末に配信する。

ステップ３０７において、クラウドデータストレージプラットフォームの認証ゲートウェイは、配信されたデータトークンに基づいて第１の対応関係を確立する。

第１の対応関係は、データ識別子とデータトークンの間の対応関係である。

ステップ３０８において、クラウドモデルトレーニングプラットフォームは、トレーニング対象のモデルを取得するためのモデルトレーニング作成命令を受信する。

ステップ３０９において、クラウドモデルトレーニングプラットフォームは、トレーニングデータ呼び出し要求を生成し、トレーニングデータ呼び出し要求をクラウドデータストレージプラットフォーム内の認証ゲートウェイに送信して、クラウドデータストレージプラットフォームに格納されたトレーニングデータを呼び出す。

トレーニングデータ呼び出し要求には、認証センタからユーザ端末に配信されるデータトークンが含まれる。

ステップ３１０において、クラウドデータストレージプラットフォームの認証ゲートウェイは、トレーニングデータ呼び出し要求を受信し、トレーニングデータ呼び出し要求のデータトークンに基づいてターゲットデータ識別子の第１の対応関係を検索し、ターゲットデータ識別子に対応するトレーニングデータをクラウドモデルトレーニングプラットフォームにエクスポートする。

ターゲットデータ識別子は、トレーニングデータ呼び出し要求のデータトークンに対応するデータ識別子である。

ステップ３１１において、クラウドモデルトレーニングプラットフォームは、クラウドデータストレージプラットフォームからエクスポートされたトレーニングデータを使用することにより、トレーニング対象のモデルをトレーニングして、トレーニング結果モデルを取得する。

ステップ３１２において、クラウドモデルストレージプラットフォームは、トレーニング結果モデルを格納する。

ステップ３１３において、クラウドモデルトレーニングプラットフォームは、クラウドモデルトレーニングプラットフォームでトレーニング結果モデルをトレーニングするために使用されるトレーニングデータおよびトレーニング対象のモデルを破棄する。

ステップ３１４において、モデル推論プラットフォームは推論要求を受信し、推論要求は処理されるべきデータを含む。

ステップ３１５において、モデル推論プラットフォームは、ミラープラットフォームからモデル推論ランタイム環境をロードし、クラウドモデルストレージプラットフォームからトレーニング結果モデルを呼び出し、処理されるべきデータをモデル推論のためにトレーニング結果モデルにインポートする。

図７は、本発明の実施形態によるモデルトレーニング方法の別の特定の実装のフローチャートである。図７は以下の点において図６と異なる。図６のステップＳ３０７は、図７のステップＳ３１６に置き換えられてもよく、図６のステップＳ３１０は、図７のステップＳ３１７およびステップＳ３１８に置き換えられてもよい。

ステップＳ３１６において、クラウドデータストレージプラットフォームの認証ゲートウェイが、配信されたデータトークンに基づいて第２の対応関係を確立する。

第２の対応関係は、データトークンとデータルート間の対応関係である。データルートには、トレーニングデータのユニフォームリソースロケーターパスが含まれる。

ステップＳ３１７において、クラウドデータストレージプラットフォームの認証ゲートウェイは、トレーニングデータ呼び出し要求を受信し、トレーニングデータ呼び出し要求内のデータトークンに基づいて、ターゲットデータルートの第２の対応関係を検索する。

ターゲットデータルートは、トレーニングデータ呼び出し要求のデータトークンに対応するデータルートである。

ステップＳ３１８において、クラウドデータストレージプラットフォーム内の認証ゲートウェイは、ターゲットデータストレージサーバにアクセスして、ターゲットデータストレージサーバ内のターゲットデータルートによって示されるトレーニングデータをクラウドモデルトレーニングプラットフォームにエクスポートする。

ターゲットデータストレージサーバは、ターゲットデータルートに対応するデータストレージサーバである。

一例では、トレーニングデータのセキュリティを確保するために、具体的なシナリオに基づいてデータトークンをさらに更新することができる。認証ゲートウェイは、更新決定パラメータを取得し、更新決定パラメータが更新条件を満たすかどうかを決定する。認証ゲートウェイは、更新決定パラメータが更新条件を満たしていると決定した場合、認証センタに更新要求を送信する。認証センタは更新要求を受信し、更新要求に基づいてデータトークンを更新する。認証ゲートウェイは、認証センタと同期してデータトークンを更新する。

例えば、更新決定パラメータは、認証許可要求を拒否した回数を含む。データトークンを更新するプロセスは、具体的には、認証ゲートウェイは、認証センタによる認証許可要求を処理するプロセスを検出し、認証センタによる認証許可要求を拒否した回数を取得し、そして、認証センタによる認証許可要求の拒否回数が、更新条件の拒否回数更新閾値を超えているか否かを判定し、そして、認証センタによる認証許可要求の拒否回数が更新条件の拒否回数更新閾値を超えたことを検出すると、更新要求を認証センタに送信する。

例えば、更新決定パラメータは、トレーニングデータを呼び出す回数を含む。データトークンの更新プロセスを更新するプロセスは、具体的には以下の通りである。認証ゲートウェイは、一定期間内にトレーニングデータを呼び出す回数を取得し、そして、一定期間内に同じトレーニングデータを呼び出す回数が、更新条件の呼び出し回数更新閾値を超えるかどうかを判定し、そして、一定期間内に同じトレーニングデータを呼び出した回数が更新条件の呼び出し回数更新閾値を超えた場合、更新要求を認証センタに送信する。

前述の方法の実施形態におけるステップの説明については、前述のシステムの実施形態における関連する説明を参照されたい。

本発明の実施形態はさらに、記憶媒体を提供することができ、この記憶媒体はプログラムを記憶し、プログラムがプロセッサによって実行されると、前述の実施形態のモデルトレーニング方法が実施される。
［項目１］
クラウドデータストレージプラットフォームとクラウドモデルトレーニングプラットフォームとを備える、クラウドサービスを提供するモデルトレーニングシステムであって、
上記クラウドデータストレージプラットフォームは、トレーニングデータを格納するように構成され、上記トレーニングデータは、データプロバイダによって上記クラウドデータストレージプラットフォームにアップロードされ、
上記クラウドモデルトレーニングプラットフォームは、ユーザによって入力されるモデルトレーニング作成命令を受信し、上記モデルトレーニング作成命令に従ってトレーニング対象のモデルを取得し、上記クラウドデータストレージプラットフォームに格納された上記トレーニングデータを呼び出し、上記トレーニングデータを使用することによって、上記トレーニング対象のモデルをトレーニングし、トレーニング結果モデルを取得するように構成される、システム。
［項目２］
認証センタをさらに備え、
上記認証センタは、上記ユーザによって入力される認証許可要求を受信するように構成され、上記認証許可要求は、上記トレーニングデータの認証を決定するために使用される、項目１に記載のシステム。
［項目３］
上記クラウドデータストレージプラットフォームは、上記データプロバイダによって提供される上記トレーニングデータのラベルを受信するようにさらに構成され、上記トレーニングデータの上記ラベルは、上記トレーニングデータのコンテンツを表すために使用される、項目１または２に記載のシステム。
［項目４］
データ検索プラットフォームをさらに備え、上記データ検索プラットフォームは、上記トレーニングデータの情報を取得するように構成され、上記トレーニングデータの上記情報は、上記トレーニングデータのデータ所有者情報および上記トレーニングデータのデータアップロード日のいずれかまたは両方を含む、項目３に記載のシステム。
［項目５］
上記データ検索プラットフォームは、
上記トレーニングデータの上記ラベルおよび上記トレーニングデータの上記情報の少なくとも１つに基づいてデータインデックステーブルを確立し、
上記ユーザによって入力される、検索キーワードを含む検索命令を受信し、
上記検索命令に従って上記データインデックステーブル内でデータ検索を実行し、上記検索キーワードに対応する上記トレーニングデータの上記ラベルまたは上記検索キーワードに対応する上記トレーニングデータの上記情報を含む検索結果を生成する、
ようにさらに構成される、項目４に記載のシステム。
［項目６］
上記データ検索プラットフォームは、
上記検索結果を上記ユーザに表示するために、上記検索結果をユーザ端末に送信することと、
上記ユーザ端末によって送信された上記検索結果のデータ選択命令を受信することであって、上記データ選択命令は、上記データ検索プラットフォームに、上記検索結果から上記トレーニングデータを決定するように命令するために使用される、受信することと、
を行うようにさらに構成される、項目５に記載のシステム。
［項目７］
クラウドモデルストレージプラットフォームをさらに備え、上記クラウドモデルストレージプラットフォームは、上記トレーニング対象のモデルを格納するように構成され、上記トレーニング対象のモデルは、モデルプロバイダまたは上記ユーザによって上記クラウドモデルストレージプラットフォームにアップロードされる、または上記クラウドモデルストレージプラットフォームによってモデルデータベースから取得され、
上記クラウドモデルトレーニングプラットフォームは、上記モデルトレーニング作成命令に従って上記トレーニング対象のモデルを上記クラウドモデルストレージプラットフォームから取得するようにさらに構成される、項目１から６のいずれか１項に記載のシステム。
［項目８］
上記クラウドモデルトレーニングプラットフォームは、上記トレーニング結果モデルを取得した後、上記トレーニング結果モデルを上記クラウドモデルストレージプラットフォームに送信するように構成される、項目７に記載のシステム。
［項目９］
データ監査システムをさらに備え、上記データ監査システムは、上記データプロバイダによってアップロードされた上記トレーニングデータに対して有効性を決定するように構成される、項目１から８のいずれか１項に記載のシステム。
［項目１０］
上記クラウドデータストレージプラットフォームは、第１のアクセスインターフェイスで構成され、上記第１のアクセスインターフェイスは、上記データプロバイダによってアップロードされた上記トレーニングデータを受信するために使用され、
上記クラウドデータストレージプラットフォームは、第２のアクセスインターフェイスで構成され、上記第２のアクセスインターフェイスは、上記ユーザによって入力される上記モデルトレーニング作成命令を受信するために使用される、
項目１から９のいずれか１項に記載のシステム。
［項目１１］
モデル推論プラットフォームをさらに備え、上記モデル推論プラットフォームは、
上記ユーザによって入力される推論要求を受信することであって、上記推論要求は処理されるべきデータを含む、受信することと、
上記トレーニング結果モデルを呼び出し、上記処理されるべきデータをモデル推論のために上記トレーニング結果モデルにインポートすることと、
を行うように構成される、項目１から１０のいずれか１項に記載のシステム。
［項目１２］
上記トレーニングデータは、データルートで構成され、上記クラウドモデルトレーニングプラットフォームは、上記データルートに従って上記トレーニングデータを呼び出すようにさらに構成される、項目１から１１のいずれか１項に記載のシステム。
［項目１３］
上記データルートは、上記トレーニングデータのユニフォームリソースロケータ（ＵＲＬ）パスを含む、項目１２に記載のシステム。
［項目１４］
クラウドサービスを提供するモデルトレーニング方法であって、
クラウドデータストレージプラットフォームによって、トレーニングデータを格納する段階であって、上記トレーニングデータは、データプロバイダによって上記クラウドデータストレージプラットフォームにアップロードされる、段階と、
クラウドモデルトレーニングプラットフォームによって、ユーザによって入力されるモデルトレーニング作成命令を受信する段階と、
上記クラウドモデルトレーニングプラットフォームによって、上記モデルトレーニング作成命令に従ってトレーニング対象のモデルを取得する段階と、
上記クラウドモデルトレーニングプラットフォームによって、上記クラウドデータストレージプラットフォームに格納された上記トレーニングデータを呼び出す段階と、
上記クラウドモデルトレーニングプラットフォームによって、上記トレーニングデータを使用することによって上記トレーニング対象のモデルをトレーニングし、トレーニング結果モデルを取得する段階と、
を備え、
上記クラウドデータストレージプラットフォームおよび上記クラウドモデルトレーニングプラットフォームは、クラウドサービスを提供するモデルトレーニングシステムで実行される、方法。
［項目１５］
認証センタによって、上記ユーザによって入力される認証許可要求を受信する段階であって、上記認証許可要求は、上記トレーニングデータの認証を決定するために使用される、段階をさらに備え、
上記認証センタは、クラウドサービスを提供する上記モデルトレーニングシステムで実行される、項目１４に記載の方法。
［項目１６］
上記クラウドデータストレージプラットフォームによって、上記データプロバイダによって提供される上記トレーニングデータのラベルを受信する段階であって、上記トレーニングデータの上記ラベルは、上記トレーニングデータのコンテンツを表すために使用される、段階をさらに備える、項目１４または１５に記載の方法。
［項目１７］
データ検索プラットフォームによって、上記トレーニングデータの情報を取得する段階であって、上記トレーニングデータの上記情報は、上記トレーニングデータのデータ所有者情報および上記トレーニングデータのデータアップロード日のいずれかまたは両方を含む、段階をさらに備え、
上記データ検索プラットフォームは、クラウドサービスを提供する上記モデルトレーニングシステムで実行される、項目１６に記載の方法。
［項目１８］
上記データ検索プラットフォームによって、上記トレーニングデータの上記ラベルおよび上記トレーニングデータの上記情報の少なくとも１つに基づいてデータインデックステーブルを確立する段階と、
上記データ検索プラットフォームによって、上記ユーザによって入力される検索命令を受信する段階であって、上記検索命令は、検索キーワードを含む、段階と、
上記データ検索プラットフォームによって、上記検索命令に従って上記データインデックステーブル内でデータ検索を実行する段階と、
上記データ検索プラットフォームによって、検索結果を生成する段階であって、上記検索結果は、上記検索キーワードに対応する上記トレーニングデータの上記ラベルまたは上記検索キーワードに対応する上記トレーニングデータの上記情報を含む、段階と、
をさらに備える、項目１７に記載の方法。
［項目１９］
上記データ検索プラットフォームによって、上記検索結果を上記ユーザに表示するために、上記検索結果をユーザ端末に送信する段階と、
上記データ検索プラットフォームによって、上記ユーザ端末によって送信された上記検索結果のデータ選択命令を受信する段階であって、上記データ選択命令は、上記データ検索プラットフォームに、上記検索結果から上記トレーニングデータを決定するように命令するために使用される、段階と、
をさらに備える、項目１８に記載の方法。
［項目２０］
クラウドモデルストレージプラットフォームによって、上記トレーニング対象のモデルを格納する段階であって、上記トレーニング対象のモデルは、モデルプロバイダまたは上記ユーザによって上記クラウドモデルストレージプラットフォームにアップロードされる、または上記クラウドモデルストレージプラットフォームによってモデルデータベースから取得される、段階と、
上記クラウドモデルトレーニングプラットフォームによって、上記モデルトレーニング作成命令に従って上記トレーニング対象のモデルを上記クラウドモデルストレージプラットフォームから取得する段階と、
をさらに備え、
上記クラウドモデルストレージプラットフォームは、クラウドサービスを提供する上記モデルトレーニングシステムで実行される、項目１４から１９のいずれか１項に記載の方法。
［項目２１］
上記クラウドモデルトレーニングプラットフォームによって、上記トレーニング結果モデルを取得した後、上記トレーニング結果モデルを上記クラウドモデルストレージプラットフォームに送信する段階をさらに備える、項目２０に記載の方法。
［項目２２］
データ監査システムによって、上記データプロバイダによってアップロードされた上記トレーニングデータに対して有効性を決定する段階をさらに備え、
上記データ監査システムは、クラウドサービスを提供する上記モデルトレーニングシステムで実行される、項目１４から２１のいずれか１項に記載の方法。
［項目２３］
上記クラウドデータストレージプラットフォームは、第１のアクセスインターフェイスで構成され、上記第１のアクセスインターフェイスは、上記データプロバイダによってアップロードされた上記トレーニングデータを受信するために使用され、
上記クラウドデータストレージプラットフォームは、第２のアクセスインターフェイスで構成され、上記第２のアクセスインターフェイスは、上記ユーザによって入力される上記モデルトレーニング作成命令を受信するために使用される、
項目１４から２２のいずれか１項に記載の方法。
［項目２４］
モデル推論プラットフォームによって、上記ユーザによって入力される推論要求を受信する段階であって、上記推論要求は処理されるべきデータを含む、段階と、
上記モデル推論プラットフォームによって、上記トレーニング結果モデルを呼び出す段階と、
上記モデル推論プラットフォームによって、上記処理されるべきデータをモデル推論のために上記トレーニング結果モデルにインポートする段階と、
をさらに備え、
上記モデル推論プラットフォームは、クラウドサービスを提供する上記モデルトレーニングシステムで実行される、項目１４から２３のいずれか１項に記載の方法。
［項目２５］
上記トレーニングデータは、データルートで構成され、
上記クラウドモデルトレーニングプラットフォームによって、上記クラウドデータストレージプラットフォームに格納された上記トレーニングデータを呼び出す上記段階は、上記クラウドモデルトレーニングプラットフォームによって、上記データルートに従って上記トレーニングデータを呼び出す段階を含む、項目１４から２４のいずれか１項に記載の方法。
［項目２６］
上記データルートは、上記トレーニングデータのユニフォームリソースロケータ（ＵＲＬ）パスを含む、項目２５に記載の方法。

Claims (18)

1. クラウドデータストレージプラットフォームとクラウドモデルトレーニングプラットフォームと、データ検索プラットフォームとを備える、クラウドサービスを提供するモデルトレーニングシステムであって、
   前記クラウドデータストレージプラットフォームは、
   トレーニングデータを格納することであって、前記トレーニングデータは、データプロバイダによって前記クラウドデータストレージプラットフォームにアップロードされる、格納することと、
   前記データプロバイダによって提供される前記トレーニングデータのラベルを受信することであって、前記トレーニングデータの前記ラベルは、前記トレーニングデータの内容を表すために使用される、受信することと
   を行うように構成され、
   前記データ検索プラットフォームは、
   前記トレーニングデータの情報を取得することであって、前記トレーニングデータの前記情報は、前記トレーニングデータのデータ所有者情報および前記トレーニングデータのアップロード日のいずれかまたは両方を含む、取得することと、
   前記トレーニングデータの前記ラベルおよび前記トレーニングデータの前記情報の少なくとも１つに基づいて、前記トレーニングデータのデータインデックステーブルを確立することと、
   ユーザによって入力された検索命令を受信することであって、前記検索命令は検索キーワードを含む、受信することと、
   検索結果を生成するために、前記検索命令に従って、前記データインデックステーブルにおいてデータ検索を実行することであって、前記検索結果は、前記検索キーワードに対応する前記トレーニングデータの前記ラベルまたは前記検索キーワードに対応する前記トレーニングデータの前記情報を含む、実行することと、
   前記検索結果を前記ユーザに表示するために、前記検索結果をユーザ端末に送信することと、
   前記ユーザ端末によって送信される前記検索結果に対するデータ選択命令を受信することと、
   前記データ選択命令によって、前記検索結果から、前記クラウドデータストレージプラットフォームに格納される前記トレーニングデータを決定することと
   を行うように構成され、
   前記クラウドモデルトレーニングプラットフォームは、前記ユーザによって入力されるモデルトレーニング作成命令を受信し、トレーニング対象のモデルを取得し、前記クラウドデータストレージプラットフォームに格納された、前記決定されたトレーニングデータを呼び出し、前記決定されたトレーニングデータを使用することによって、前記トレーニング対象のモデルをトレーニングし、トレーニング結果モデルを取得するように構成される、システム。
2. 認証センタをさらに備え、
   前記認証センタは、前記ユーザによって入力される認証許可要求を受信するように構成され、前記認証許可要求は、前記トレーニングデータの認証を決定するために使用される、請求項１に記載のシステム。
3. クラウドモデルストレージプラットフォームをさらに備え、前記クラウドモデルストレージプラットフォームは、前記トレーニング対象のモデルを格納するように構成され、前記トレーニング対象のモデルは、モデルプロバイダまたは前記ユーザによって前記クラウドモデルストレージプラットフォームにアップロードされる、または前記クラウドモデルストレージプラットフォームによってモデルデータベースから取得され、
   前記クラウドモデルトレーニングプラットフォームは、前記モデルトレーニング作成命令に従って前記トレーニング対象のモデルを前記クラウドモデルストレージプラットフォームから取得するようにさらに構成される、請求項１または２に記載のシステム。
4. 前記クラウドモデルトレーニングプラットフォームは、前記トレーニング結果モデルを取得した後、前記トレーニング結果モデルを前記クラウドモデルストレージプラットフォームに送信するように構成される、請求項３に記載のシステム。
5. データ監査システムをさらに備え、前記データ監査システムは、前記データプロバイダによってアップロードされた前記トレーニングデータに対して有効性を決定するように構成される、請求項１から４のいずれか１項に記載のシステム。
6. 前記クラウドデータストレージプラットフォームは、第１のアクセスインターフェイスで構成され、前記第１のアクセスインターフェイスは、前記データプロバイダによってアップロードされた前記トレーニングデータを受信するために使用され、
   前記クラウドデータストレージプラットフォームは、第２のアクセスインターフェイスで構成され、前記第２のアクセスインターフェイスは、前記ユーザによって入力される前記モデルトレーニング作成命令を受信するために使用される、
   請求項１から５のいずれか１項に記載のシステム。
7. モデル推論プラットフォームをさらに備え、前記モデル推論プラットフォームは、
   前記ユーザによって入力される推論要求を受信することであって、前記推論要求は処理されるべきデータを含む、受信することと、
   前記トレーニング結果モデルを呼び出し、前記処理されるべきデータをモデル推論のために前記トレーニング結果モデルにインポートすることと、
   を行うように構成される、請求項１から６のいずれか１項に記載のシステム。
8. 前記トレーニングデータは、データルートで構成され、前記クラウドモデルトレーニングプラットフォームは、前記データルートに従って前記トレーニングデータを呼び出すようにさらに構成される、請求項１から７のいずれか１項に記載のシステム。
9. 前記データルートは、前記トレーニングデータのユニフォームリソースロケータ（ＵＲＬ）パスを含む、請求項８に記載のシステム。
10. クラウドサービスを提供するモデルトレーニング方法であって、
    クラウドデータストレージプラットフォームによって、トレーニングデータを格納する段階であって、前記トレーニングデータは、データプロバイダによって前記クラウドデータストレージプラットフォームにアップロードされる、段階と、
    前記クラウドデータストレージプラットフォームによって、前記データプロバイダによって提供される前記トレーニングデータのラベルを受信する段階であって、前記トレーニングデータの前記ラベルは、前記トレーニングデータの内容を表すために使用される、段階と、
    データ検索プラットフォームによって、前記トレーニングデータの情報を取得する段階であって、前記トレーニングデータの前記情報は、前記トレーニングデータのデータ所有者情報および前記トレーニングデータのアップロード日のいずれかまたは両方を含む、段階と、
    前記データ検索プラットフォームによって、前記トレーニングデータの前記ラベルおよび前記トレーニングデータの前記情報の少なくとも１つに基づいて、前記トレーニングデータのデータインデックステーブルを確立する段階と、
    前記データ検索プラットフォームによって、ユーザによって入力された検索命令を受信する段階であって、前記検索命令は検索キーワードを含む、段階と、
    前記データ検索プラットフォームによって、検索結果を生成するために、前記検索命令に従って、前記データインデックステーブルにおいてデータ検索を実行する段階であって、前記検索結果は、前記検索キーワードに対応する前記トレーニングデータの前記ラベルまたは前記検索キーワードに対応する前記トレーニングデータの前記情報を含む、段階と、
    前記データ検索プラットフォームによって、前記検索結果を前記ユーザに表示するために、前記検索結果をユーザ端末に送信する段階と、
    前記データ検索プラットフォームによって、前記ユーザ端末によって送信される前記検索結果に対するデータ選択命令を受信する段階と、
    前記データ検索プラットフォームによって、前記データ選択命令によって、前記検索結果から、前記クラウドデータストレージプラットフォームに格納される前記トレーニングデータを決定する段階と、
    クラウドモデルトレーニングプラットフォームによって、前記ユーザによって入力されるモデルトレーニング作成命令を受信する段階と、
    前記クラウドモデルトレーニングプラットフォームによって、トレーニング対象のモデルを取得する段階と、
    前記クラウドモデルトレーニングプラットフォームによって、前記クラウドデータストレージプラットフォームに格納された、前記決定されたトレーニングデータを呼び出す段階と、
    前記クラウドモデルトレーニングプラットフォームによって、前記決定されたトレーニングデータを使用することによって、前記トレーニング対象のモデルをトレーニングし、トレーニング結果モデルを取得する段階と
    を備え、
    前記クラウドデータストレージプラットフォーム、前記クラウドモデルトレーニングプラットフォームおよび前記データ検索プラットフォームは、クラウドサービスを提供するモデルトレーニングシステムで実行される、方法。
11. 認証センタによって、前記ユーザによって入力される認証許可要求を受信する段階であって、前記認証許可要求は、前記トレーニングデータの認証を決定するために使用される、段階をさらに備え、
    前記認証センタは、クラウドサービスを提供する前記モデルトレーニングシステムで実行される、請求項１０に記載の方法。
12. クラウドモデルストレージプラットフォームによって、前記トレーニング対象のモデルを格納する段階であって、前記トレーニング対象のモデルは、モデルプロバイダまたは前記ユーザによって前記クラウドモデルストレージプラットフォームにアップロードされる、または前記クラウドモデルストレージプラットフォームによってモデルデータベースから取得される、段階と、
    前記クラウドモデルトレーニングプラットフォームによって、前記モデルトレーニング作成命令に従って前記トレーニング対象のモデルを前記クラウドモデルストレージプラットフォームから取得する段階と、
    をさらに備え、
    前記クラウドモデルストレージプラットフォームは、クラウドサービスを提供する前記モデルトレーニングシステムで実行される、請求項１０または１１に記載の方法。
13. 前記クラウドモデルトレーニングプラットフォームによって、前記トレーニング結果モデルを取得した後、前記トレーニング結果モデルを前記クラウドモデルストレージプラットフォームに送信する段階をさらに備える、請求項１２に記載の方法。
14. データ監査システムによって、前記データプロバイダによってアップロードされた前記トレーニングデータに対して有効性を決定する段階をさらに備え、
    前記データ監査システムは、クラウドサービスを提供する前記モデルトレーニングシステムで実行される、請求項１０から１３のいずれか１項に記載の方法。
15. 前記クラウドデータストレージプラットフォームは、第１のアクセスインターフェイスで構成され、前記第１のアクセスインターフェイスは、前記データプロバイダによってアップロードされた前記トレーニングデータを受信するために使用され、
    前記クラウドデータストレージプラットフォームは、第２のアクセスインターフェイスで構成され、前記第２のアクセスインターフェイスは、前記ユーザによって入力される前記モデルトレーニング作成命令を受信するために使用される、
    請求項１０から１４のいずれか１項に記載の方法。
16. モデル推論プラットフォームによって、前記ユーザによって入力される推論要求を受信する段階であって、前記推論要求は処理されるべきデータを含む、段階と、
    前記モデル推論プラットフォームによって、前記トレーニング結果モデルを呼び出す段階と、
    前記モデル推論プラットフォームによって、前記処理されるべきデータをモデル推論のために前記トレーニング結果モデルにインポートする段階と、
    をさらに備え、
    前記モデル推論プラットフォームは、クラウドサービスを提供する前記モデルトレーニングシステムで実行される、請求項１０から１５のいずれか１項に記載の方法。
17. 前記トレーニングデータは、データルートで構成され、
    前記クラウドモデルトレーニングプラットフォームによって、前記クラウドデータストレージプラットフォームに格納された前記トレーニングデータを呼び出す前記段階は、前記クラウドモデルトレーニングプラットフォームによって、前記データルートに従って前記トレーニングデータを呼び出す段階を含む、請求項１０から１６のいずれか１項に記載の方法。
18. 前記データルートは、前記トレーニングデータのユニフォームリソースロケータ（ＵＲＬ）パスを含む、請求項１７に記載の方法。

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