EXPOSING A MACHINE LEARNING MODEL IN A NEAR REAL TIME RIC

Architectures and techniques are described relating to implementing a serving hub within a network architecture such as an open radio access network (O-RAN). The serving hub can, inter alia, abstract a MLOps layer, serve models, and expose models for reuse. All or a portion of the serving hub can be deployed on a near real time radio access network intelligent controller (NRT RIC) with the O-RAN architecture. Hence, xApps that execute on the NRT RIC can subscribe to MLOps services without the need to implement MLOps in the xApps. L'invention concerne des architectures et des techniques relatives à la mise en œuvre d'un concentrateur de desserte dans une architecture de réseau telle qu'un réseau d'accès radio ouvert (O-RAN). Le concentrateur de desserte peut, entre autres, extraire une couche MLOps, servir des modèles et exposer des modèles pour une réutilisation. Tout ou partie du concentrateur de desserte peut être déployé sur un contrôleur intelligent de réseau d'accès radio en temps quasi-réel (NRT RIC) avec l'architecture O-RAN. Par conséquent, les xApp qui s'exécute sur le NRT RIC peuvent s'abonner à des services MLOps sans avoir besoin de mettre en œuvre des MLOps dans les xApp.