METHOD AND APPARATUS FOR CONTROLLING THE TRAINING OF MACHINE LEARNING MODELS IN PIPELINED ANALYTICS SERVICE IMPLEMENTATIONS
An Analytics Service Training Pipeline (ASTP) is defined, along with an ML Model and Analytics Registry (MMAR) function. Analytics Services and Subservices are identified by Analytics ID(s). The ASTP describes the data stages within an Analytics (Sub)Service implementation, and how they apply to ML...
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Format: | Patent |
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Zusammenfassung: | An Analytics Service Training Pipeline (ASTP) is defined, along with an ML Model and Analytics Registry (MMAR) function. Analytics Services and Subservices are identified by Analytics ID(s). The ASTP describes the data stages within an Analytics (Sub)Service implementation, and how they apply to ML model (re-)training operations. The NWDAF containing MMAR receives ASTP information from a Network Manager or NWDAF containing AnLF, stores it, and supplies it to the NWDAF containing MTLF, for use in ML model (re-)training. When an Analytics (Sub)Service implementation is deployed in the NWDAF containing AnLF, its ASTP is also made available in the NWDAF containing MMAR. When the NWDAF containing MTLF receives a model provision or info request, it retrieves the relevant ASTP, and proceeds accordingly. In this manner, once the ASTP definition is available at the NWDAF containing MTLF, it knows the information and order required re-train a given ML model.
Un pipeline d'entraînement de service analytique (ASTP) est défini, conjointement avec une fonction de registre analytique et de modèle d'apprentissage automatique (ML) (MMAR). Des services et des sous-services analytiques sont identifiés par un ou plusieurs ID analytiques. L'ASTP décrit les étapes de données dans une mise en œuvre de (sous-)service analytique, et la manière dont elles s'appliquent à des opérations d'apprentissage (ou de nouvel entraînement) de modèle ML. La NWDAF contenant le MMAR reçoit des informations ASTP provenant d'un gestionnaire de réseau ou NWDAF contenant l'AnLF, la stocke, et la fournit à la NWDAF contenant la MTLF, pour une utilisation dans un apprentissage (ou de nouvel entraînement) de modèle ML. Lorsqu'une mise en œuvre de (sous-)service analytique est déployée dans la NWDAF contenant l'AnLF, son ASTP est également mis à disposition dans la NWDAF contenant le MMAR. Lorsque la NWDAF contenant la MTLF reçoit une demande de fourniture de modèle ou une demande d'informations, elle récupère l'ASTP pertinente, et procède en conséquence. De cette manière, une fois que la définition ASTP est disponible au niveau de la NWDAF contenant la MTLF, elle connaît les informations et l'ordre requis pour entraîner de nouveau un modèle ML donné. |
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