基于云计算的人工智能训练平台的研究与设计

时燕梅东晖任永辉毛正雄

云南电网有限责任公司信息中心 云南昆明650217

摘要：人工智能技术属于世界前沿科学技术，能够使民众工作与生活变得更加方便、快捷，而大数据时代的到来更是加快了人工智能技术的发展进程，人工智能训练平台开始出现。通过对云计算与人工智能之间关联的分析，对人工智能训练平台及其应用展开全面论述，旨在促进人工智能训练平台发展，提升国内人工智能领域整体水平。

关键词：信息数据；人工智能训练；人工智能平台：

引言：在云计算技术以及互联网技术不断发展的基础上，大数据技术开始出现，其不仅具有低成本本地存储以及数据规模大等方面的优势，同时还可以实现快速数据检索与分类等处理，信息价值获取与运用变得更加深入、全面，而人工智能训练平台的出现与运用，更是将大数据技术以及人工智能技术优势有机结合在了一起，成功带动了两项技术的发展与应用。

1人工智能训练简述

人工智能训练的研究目的，是为了能够更好地开展数据标明工作中，进而提升数据标明工作的效率。融合实际操作流程，对人工智能训练问题的相关工作归纳如下所示。首先，数据的规范标准确定现阶段可以根据群集优化算法、手动式确定等方式解决。从给予的数据中确定其相关作用，并联系实际应用领域开展注解，以实现设备的特殊运用。其次，对业务流程给予的数据接纳、实体模型建立和数据指标值监管等。最终，融合数据累积、运用等相关规定，积累出一些可以训练或实际操作的数据，最后获得数据结果。

1．1云计算与人工智能间的关联

就本质而言，云计算是人工智能发展的前提与根本，在对人工智能技术进行使用时，需要对云计算技术进行借助。云计算具有信息数据处理快、数据体量大以及数据类型丰富与商业价值较高等方面的优势。随着云计算技术的不断发展，现代云计算技术实践方式也随之发生了相应变化，通过对该项技术的运用，使得传统统计方式以及数据资源获取、存储都发生了相应改变，用户信息搜索结果准确度以及快捷度得到了切实提升，决策制定过程也在该项技术的辅助之下，变得更加高效，云计算技术已经在各个领域中得到有效渗透。而人工智能的运用与信息数据有着直接关联，需要在充足数据的支持下，开展智能功能研究，与训练技术之间有着极为密切的联系，训练技术会为人工智能技术运用与发展提供源源不断的动力。

2云计算技术的人工智能训练对策

人工智能训练的范畴很广，包含训练实体模型、数据搜集处置、标识、文化教育等。融合每日任务的具体情况，得到实际训练层面的要求内容。人工智能训练的差异要求也不能用单独的服务器来解决。研究表明，假如每日任务繁杂，集群部署的益处是可以根据集群迅速地解决的，计划成本比单机版低得多。现阶段搭建人工智能教育云平台的主导连接点是必须明确网络服务器融合和服务器部署方案。现阶段，很多计划方案仍在应用vm虚拟机进行部署训练任务。Docker容器化技术+容器调度方案Kubernetes相关的云计算组合能够快速完成相关属性的匹配，促使与人工智能相关的一系列技术成为新研究方向。从可精确测量的方面看来，根据配备的CPU和运行内存机器设备，该组成可以按照具体需要量化的资源的配备。不应用比较有限的资源。针对可扩展性，这类搭配可以应用镜像文件技术性实行数据拷贝等任务，进而转移vm虚拟机。

Docker容器化技术+容器调度Kubernetes组合方案无论在技术上还是在操作上，都是与实际需求相匹配的，能够做到完美结合，提供应有的技术支持工作，方案也能够更好地进行训练工作。与此同时进行实体模型更新工作中，应用训练的模式开展增加量数据再训练。根据监管硬件配置的目标主要包含监管CPU情况、电脑显卡是不是正常的、运行内存使用率、互联网负荷情况等。数据控制模块内的数据解决和训练，除此之外，还要以很多种方法在主系统软件上进行登陆浏览任务。可以应用网页页面实行实际操作，还可以立即登录到网络服务器，远程启动实际操作。

3人工智能训练平台及应用

3．1人工智能训练平台

3.1.1平台构建

在进行训练平台构建时，相关人员需要对业务系统数据进行统计与整合，并要按照实际需求选择相应数据接口，以通过免开发的方式，借助人工智能技术对人工操作方式进行模拟，以完成数据快速展示、收集以及其他操作，以达到系统数据交换以及查询需要同时要加强对营销、人资以及财务等业务数据的融合力度，要通过对业务系统数据关联价值进行深度挖掘的方式，实现集质量、共享以及监控于一体的综合管理模式，以为企业综合管理提供有力支持。

3.1.2、平台管理

(1）要通过与技术手段相结合的方式，提升平台数据安全管理水平。要以用户实际需求入手通过对业务流程进行模拟的方式，对业务系统中的内容展开查询，以在不对系统数据进行改变的前提下，做好系统数据管理工作。同时在进行平台构架组建时，需要对系统数据实施封装隔离处理，要对数据可用性、独立性以及完整性进行保证。同时在进行用户管理时，要通过对用户权限进行科学设置的方式，对人员平台操作进行约束，以通过管理与技术手段相结合的方式，对数据安全管理进行强化。

(2）做好数据共享管理。技术人员要通过对人工智能技术的运用，对人为操作进行模拟，以在不同业务系统间完成数据分析与获取，保证系统基础智能巡视以及智能监控等功能可以得以实现。在进行训练平台构建过程中，要将生产以及财务等专业信息融入到平台之中，保证可以在没有接口的情况下，自由、高效完成数据交换。

(3）通过对界面进行定制的方式，对系统运行实施有效监控管理。有关人员需要对用户实际需要进行调查的方式，明确用户真正关心的数据类型以及业务类型，并以此为依据展开类型数据定制访问界面，以通过对关键数据实施全面简化的方式，对关键数据进行实时呈现。而平台中的通信监控模块会通过对性能侦测技术的运用，对系统与设备具体情况展开全面监管，能够实现对设备运行数据以

及网络中断数据等信息的全面管控。同时通过对平台的余怒用，可以得到系统中弱口令告警相关信息，能够及时发现系统各模块所存在的问题，并快速对其展开处理，以降低运维人员操作问题发生概率，确保平台运行可以始终处于最佳状态。

3.2实践应用

3.2.1数据个性化处理

通过对平台的运用，能够完成对业务系统数据的个性化处理与展示，能够切实提升企业管理质量水平。在实际运用时，能够通过平台对各个系统之间的数据进行快速查询与交换，可以切实提升业务系统信息共享管理水平。实施个性化展示之后，用户可以快速找到自己所需要的信息资源，能够省去多次登录各个系统进行信息查找的环节，整体信息获取效率极为理想，能够为各项管理工作顺利开展提供可靠保障。

3.2.2、业务训练分析

通过对平台的运用，可以对系统内部相关数据实施纵向以及横向的智能分析与比较，能够及时发现并预测出企业运行、发展所存在的弊端，从而找出问题产生本质，明确事件发展根本原因，以实现高水平业务训练分析，确保能够为企业发展各项决策制定提供精准指导。

3.2.3、业务系统自动巡检

因为平台拥有性能侦测技术，所以可以实现对业务系统的自动巡检工作，可以第一时间发现业务数据异常情况，且会发出相应警报以提醒用户，确保用户可以及时做出反应。相较于传统人工巡检方式，此种自动巡检方式具有巡检间隔短以及检查全面、准确率高等方面的优势，可以切实提升系统事件预警能力水平，可以为专业运行管理快捷化以及标准化转化提供保障，可以减少不必要的运行管理工作量，确保事件预警能力能够达到相应标准，以为平台各项功能发挥质量提供保障。

4、结束语

通过本文对人工智能培训平台相关内容的论述，使我们对云计算的人工智能技术运用方式有了更加清晰的认知。但需要注意，虽然人工智能培训平台具有诸多优势，但其目前所存在的隐私保护问题却仍然不可忽视，会对个体隐私以及生命财产安全形成一定威胁，因此今后隐私保护问题以及平台安全问题仍然会是该类型平台发展的关键，需要引起有关人员的足够重视，以为平台发展保驾护航。

参考文献

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