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公开(公告)号：CN107516090B
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN201710811916.9
申请日：2017-09-11
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
IPC: G06K9/00 , G06F16/583 , H04L29/08
Abstract: 本申请公开了一体化人脸识别方法和系统。该方法的一具体实施方式包括：接收用户的终端发送的一体化人脸识别服务获取请求，一体化人脸识别服务获取请求包括：用户选取的属于所述用户的与人脸识别相关的模型的标识，用户从候选操作中选取的操作的标识；分布式地对用户选取的属于用户的与人脸识别相关的模型执行用户从候选操作中选取的操作，得到操作结果，以及存储操作结果。实现了用户无需购买硬件和搭建软件环境的情况下，利用服务器提供的满足各种与人脸识别相关的需求的硬件资源和搭建的软件环境完成模型的训练、人脸识别应用的开发等操作，节省了开发成本和提升了使用人脸识别服务的便利性。
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公开(公告)号：CN107885762B
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN201710851941.X
申请日：2017-09-19
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种智能大数据系统、提供智能大数据服务的方法和设备，该系统包括：数据仓库、存储设备以及包含多个计算节点的集群；数据仓库，用于存储从用户获取的任务数据；集群中的至少一个计算节点上包括资源调度组件，用于为任务进行资源调度，确定执行任务的计算节点；执行任务的计算节点上包括模型训练组件和/或预测组件；模型训练组件，用于依据任务数据，从存储设备中调用对应类型的学习模型；利用任务数据包括的样本数据和训练目标，对学习模型进行训练，得到任务对应的预测模型并存储于存储设备；预测组件，用于依据任务数据，从存储设备中调用对应类型的预测模型；将任务数据包括的预测数据输入预测模型，得到预测模型输出的预测结果。
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公开(公告)号：CN107343045B
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN201710539726.6
申请日：2017-07-04
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
IPC: H04L29/08
Abstract: 本申请公开了云计算系统及用于控制服务器的云计算方法和装置。该系统的一具体实施方式包括：终端设备和服务器集群，该服务器集群包括控制服务器和节点服务器，该终端设备用于：接收用户输入的目标计算任务和执行该目标计算任务所需的计算资源信息，该计算资源信息包括节点服务器数量；向该控制服务器发送该计算资源信息；该控制服务器用于：根据该计算资源信息，为该目标计算任务分配至少一个节点服务器，所分配的节点服务器之间通信连接；向该终端设备发送所分配的节点服务器的标识；该终端设备还用于向所分配的节点服务器发送该目标计算任务；所分配的节点服务器用于接收并执行该目标计算任务。该实施方式提高了云计算效率。
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公开(公告)号：CN108337314B
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201810123873.X
申请日：2018-02-07
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了分布式系统、用于主服务器的信息处理方法和装置，该方法的一具体实施方式包括：确定预设时间段内是否接收到目标执行服务器信息，其中，目标执行服务器信息包括目标执行服务器的心跳信息；响应于预设时间段内未接收到心跳信息，确定目标执行服务器停止运行；将目标执行服务器中的容器添加至容器等待队列，将目标执行服务器从执行服务器队列中移除；更新目标执行服务器的状态信息以及运行于执行服务器中的容器的状态信息。该实施方提高了分布式系统的灵活性。
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公开(公告)号：CN107516090A
公开(公告)日：2017-12-26
申请号：CN201710811916.9
申请日：2017-09-11
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
CPC classification number: G06K9/00228 , G06F17/30247 , G06K9/00268 , H04L63/0815 , H04L63/0861 , H04L67/32
Abstract: 本申请公开了一体化人脸识别方法和系统。该方法的一具体实施方式包括：接收用户的终端发送的一体化人脸识别服务获取请求，一体化人脸识别服务获取请求包括：用户选取的属于所述用户的与人脸识别相关的模型的标识，用户从候选操作中选取的操作的标识；分布式地对用户选取的属于用户的与人脸识别相关的模型执行用户从候选操作中选取的操作，得到操作结果，以及存储操作结果。实现了用户无需购买硬件和搭建软件环境的情况下，利用服务器提供的满足各种与人脸识别相关的需求的硬件资源和搭建的软件环境完成模型的训练、人脸识别应用的开发等操作，节省了开发成本和提升了使用人脸识别服务的便利性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107343000A
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201710539626.3
申请日：2017-07-04
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
CPC classification number: H04L67/42 , G06N99/005 , H04L67/1097
Abstract: 本申请公开了用于处理任务的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：接收客户端通过预先建立的网络通道发送的任务描述信息，其中，任务描述信息包括待执行脚本的存储地址和用于选取深度学习框架的选取信息，其中，客户端与部署有分布式存储系统的存储服务器集群通信连接，待执行脚本包括源数据信息，源数据信息用于指示源数据在分布式存储系统中的存储地址；基于任务描述信息通过网络通道获取待执行脚本和源数据；根据选取信息从预先设置的至少一个深度学习框架中选取待用深度学习框架；利用获取的源数据、待执行脚本以及待用深度学习框架执行任务，得到任务执行结果。该实施方式提高了开发者数据的安全性，有利于开发者数据的保护。
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公开(公告)号：CN106169963B
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201610835920.4
申请日：2016-09-20
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种服务页面的访问方法及系统、代理服务器，所述方法包括：接收前端设备发送的用户的Hadoop服务页面的获取请求；根据Hadoop服务页面的获取请求中携带的集群的标识和服务类型的端口标识，从对应的集群中获取Hadoop服务页面；将Hadoop服务页面中的URL重写为能够进行外部访问的URL；通过前端设备向用户的客户端发送重写URL后的Hadoop服务页面。本发明的技术方案，用户可以通过前端设备和代理服务器获取Hadoop服务页面，与现有技术的通过建立SSH Tunnel访问Hadoop服务页面的方式相比，不需要用户有一定的技术基础，省去用户对建立SSH Tunnel过程的配置，大大地降低了访问Hadoop服务页面的复杂程度。
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公开(公告)号：CN108062246B
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201810073413.0
申请日：2018-01-25
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种用于深度学习框架的资源调度方法和装置。方法包括：间隔预定时间，从Kubernetes平台查询所有的深度学习作业对象的状态；响应于从各个深度学习作业对象中查询到状态符合提交资源请求状态的深度学习作业对象，向Kubernetes平台提交资源请求，以调度Kubernetes平台所处的物理机启动深度学习训练任务。该方法能够完全自动化处理深度学习训练任务的资源分配与释放。
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公开(公告)号：CN108304250A
公开(公告)日：2018-07-20
申请号：CN201810179213.3
申请日：2018-03-05
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
CPC classification number: G06F9/45558 , G06F9/4856 , G06F9/5088 , G06F2009/4557 , G06F2209/5022
Abstract: 本申请实施例公开了一种用于确定运行机器学习任务的节点的方法和装置。方法包括：响应于接收用户提交的机器学习任务，获取服务器集群中所有节点的集合；从所有节点的集合中，确定符合机器学习任务的资源需求的候选节点的集合；从候选节点的集合中，以轮询方式为机器学习任务的工作负载单元的多个副本确定运行节点，其中，工作负载单元包括一个或多个容器。该方法能够尽可能地将机器学习任务的各个副本调度在不同的物理节点上，以降低物理节点故障对运行机器学习任务的影响。
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公开(公告)号：CN107885762A
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201710851941.X
申请日：2017-09-19
Applicant: 北京百度网讯科技有限公司
CPC classification number: G06F17/30563 , G06F17/30592 , G06N3/084 , G06Q10/04
Abstract: 本发明提供了一种智能大数据系统、提供智能大数据服务的方法和设备，该系统包括：数据仓库、存储设备以及包含多个计算节点的集群；数据仓库，用于存储从用户获取的任务数据；集群中的至少一个计算节点上包括资源调度组件，用于为任务进行资源调度，确定执行任务的计算节点；执行任务的计算节点上包括模型训练组件和/或预测组件；模型训练组件，用于依据任务数据，从存储设备中调用对应类型的学习模型；利用任务数据包括的样本数据和训练目标，对学习模型进行训练，得到任务对应的预测模型并存储于存储设备；预测组件，用于依据任务数据，从存储设备中调用对应类型的预测模型；将任务数据包括的预测数据输入预测模型，得到预测模型输出的预测结果。
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