人工智能 面向机器学习的系统规范.pdfVIP

ICS 35.240 L70 中华人 民共和 国国家标准 GB/TXXXXX—XXXX 人工智能 面向机器学习的系统技术要求 Artificialintelligence-Technicalrequirementsofsystem formachinelearning 点击此处添加与国际标准一致性程度的标识 （征求意见稿） （在提交反馈意见时，请将您知道的相关专利连同支持性文件一并附上） XXXX-XX-XX发布 XXXX-XX-XX实施 GB/T XXXXX—XXXX 前  言 本文件按照GB/T 1.1－2020 《标准化工作导则 第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定 起草。 本文件由全国信息技术标准化技术委员会 （SAC/TC28）提出并归口。 本文件起草单位：。 本文件主要起草人：。 II GB/T XXXXX—XXXX 人工智能 面向机器学习的系统技术要求 1 范围 本文件给出了面向机器学习的系统的框架，规定了系统的技术要求。 本文件适用于各领域的机器学习系统及相关解决方案的规划、设计及开发，可作为评估、选型及验 收的依据。 2 规范性引用文件 下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件， 仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其必威体育精装版版本 （包括所有的修改单）适用于本 文件。 GB/T 41867-2022 信息技术 人工智能 术语 GB/T 42018-2022 信息技术 人工智能 平台计算资源规范 3 术语和定义 GB/T 41867-2022、GB/T 42018-2022界定的以及下列术语和定义适用于本文件。 3.1 面向机器学习的系统 （机器学习系统） system of machine learning 一种能运行或用于开发机器学习模型、算法及相关应用的软件系统。 3.2 机器学习框架machine learning framework 一种利用预先构建和优化好的组件集合定义模型，实现对机器学习算法封装、数据调用处理及计算 资源使用的软件库。 3.3 机器学习软件平台machine learning software platform(software) 为机器学习应用提供各类资源的软件系统。 注：机器学习软件平台一般包含，人工智能加速器使能软件、机器学习框架、机器学习计算加速引擎、机器学习服 务组件。 3.4 机器学习服务 machine learning service 算法在部署后的运行态，支撑用户使用机器学习系统开发行业应用。 注：算法服务接受用户的应用请求，对输入数据进行处理，返回处理结果。 1 GB/T XXXXX—XXXX 3.5 [机器学习]模型编译器 [machine learning] modelcompiler 一种计算机程序，能够将机器学习模型定义的计算过程转换为能在特定人工智能计算资源上执行的 代码序列。 [来源：ISO/IEC/IEEE 24765-2017，3.681，有修改] 3.6 资源池 resourc