CN119449566A 网络运维方法及装置、存储介质及电子设备 （中国电信股份有限公司技术创新中心）

心科技城南区中国电信北京信息科技创整后利用特征数据进行训练直至所述AI模型的解析结果和经过更新的AI模型，确定目标AI模2根据网络运维目标，确定网络运维需求解析结果；所述对原始AI模型中的性能指标不满足设定阈值的AI模型进行将所述主语样本特征集向量化，确定向量化主语样本根据目标集合，基于主语分类算法预测所述向确定AI能力管理库的第二关键词；所述AI将所述主语分类结果与所述语义相似度计算结果中的最大值确定为网络运维需求解将所述性能指标不满足设定阈值的AI模型利用所述特征数据将所述重训练AI模型进行重训练将所述原始AI模型和所述经过重训练的AI模型组合确定3将所述网络运维需求解析结果作为匹配指标，与所述经过更新所述第一AI模型集合按照除所述匹配指标之外的其他性将所述目标AI模型和所述特征数据按照AI能力推荐进行分享；所述A其中，所述标准化共享用于将所述目标AI模型进行直接共原始AI模型更新模块，用于对原始AI模目标AI模型确定模块，用于根据所述网络运维需求解析结果和所述经过更新的AI模4其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1～11中任意一项被处理器执行时实现权利要求1～11中任意5[0016]根据所述主语分类结果和所述语义相似度计算结果，确定网络运维需求解析结6[0023]根据所述第一关键词与所述第二关键词的语义相似度，确定语义相似度计算结[0025]将所述主语分类结果与所述语义相似度计算结果中的最大值确定为网络运维需[0036]将所述目标AI模型和所述特征数据按照AI能力推荐进行分享；所7特征数据进行训练直至所述AI模型的性能指本公开综合利用网络运维需求解析结果对经过更新的AI模型进行目标AI模型的能力筛选，8[0058]图3示出本公开实施例中一种网络运维方法的确定网络运维需求解析结果过程示[0060]图5示出本公开实施例中一种网络运维方法的确定语义相似度计算结果过程示意[0073]图1示出了可以应用本公开实施例中一种网络运维方法的示例性应用系统架构示[0074]网络102用以在终端设备101和服务器103之间提供通信链路的介质，可以是有线9特网、但也可以是任何网络，包括但不限于语言(HyperTextMark_upLanguage，HTML)、可扩展标记语言(ExtensibleTLS)、虚拟专用网络(VirtualPrivateNetwork，VPN)、网际协议安全(Internet还可以使用定制和/或专用数据通信技术取代或者补充上述数据通法可以由上述系统架构中的终端设备和服务[0083]随着网络运维技术智能化的发展，多种纳管和管理AI模型的平[0097]通过对网络运维目标进行主语分类和语义相似度计算，可以进行精准的需求解[0122]实施例中，上述步骤S308中根据所述主语分类结果和所述语义[0123]将所述主语分类结果与所述语义相似度计算结果中的最大值确定为网络运维需[0124]实施例中，利用最大值函数算主语分类结果与语义相似度计算[0140]S8010：将所述原始AI模型和所述经过重训练的AI模型组合确定为经过更新的AI[0149]S904：所述第一AI模型集合按照除所述匹配指标之外的其他性的准确率需要大于90那么经过需求解析得到的网络运维需求解析结果是IP链路流量预测且准确率大于90将IP链路流量预测且准确率大于90％作为匹配指标，与经过更新的[0152]将所述目标AI模型和所述特征数据按照AI能力推荐进行分享；所型及运行环境封装到与AI模型所在系统不同的其他系统，由所述其他系统提供算力资源。现网络运维目标的精准适配；推理调用，是指将AI模型配置在云端，并对外提供API接口最高/计算时延最低等)的目标AI模型通过标准化共享/重训练共享/推理调用/模型嵌入式[0160]本公开基于朴素贝叶斯算法和TF_IDF综合算法对用户输入网络运维目标的需求足用户需求的前提下推荐效果最优的AI能力。所述特征数据进行训练直至所述AI模型的性能指组件(包括存储单元1320和处理单元13[0175]存储单元1320还可以包括具有一组(至少一个)程序模块13205的程序/实用工具得该电子设备1300能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识