在5G移动网络中选择训练过的数据模型的实体和方法与流程

在5g移动网络中选择训练过的数据模型的实体和方法
技术领域
1.本公开涉及新一代移动网络，例如，第五代(5
th generation，5g)移动网络。具体地，本公开涉及选择一个或多个训练过的数据模型，目的可以是在移动网络中生成分析信息(analytics information)。为此，本公开提出了支持选择和发现训练过的数据模型的网络实体和对应方法。
2.第一网络实体(例如，数据模型管理实体(data model management entity))可以管理和提供关于多个训练过的数据模型的信息。第二网络实体(例如，模型提供者实体(model provider entity))可以在第一网络实体注册训练过的数据模型，并且可以将训练过的数据模型提供给第三网络实体以供使用(consumption，也称为消费)。第三网络实体(例如，模型使用者实体(model consumer entity))可以通过第一网络实体发现训练过的数据模型，并且可以应用(use，也称为使用)从第一网络实体获取的信息来从第二网络实体获取训练过的数据模型以供使用。
3.在本公开中，训练过的数据模型具体可以是机器学习(machine learning，ml)模型。


背景技术：

4.自5g以来，训练过的数据模型(具体是基于ml技术的数据模型)用于移动网络，以支持网络控制和管理决策。第三代合作伙伴计划(3
rd generation partnership project，3gpp)版本16在基于服务的5g核心(5g core，5gc)网络架构中引入了一种新的网络功能，称为网络数据分析功能(network data analytics function，nwdaf)。nwdaf用于根据收集到的网络数据生成数据分析。具体地，3gpp规定：
5.·
多个nwdaf实例可以部署在一个网络中(例如，针对不同的分析id，为了覆盖不同区域的分析)。
6.·
一些nwdaf实例可以承载“模型训练”逻辑函数，该函数可以训练数据模型，例如，ml模型，并且可以开放新的训练服务(即为了提供训练过的ml模型)。
7.·
一些nwdaf实例可以承载“分析”逻辑函数，该函数可以根据训练过的ml模型执行推理、导出分析信息和开放分析服务。
8.这表示，一个nwdaf实例可以从多个其它nwdaf实例获取ml模型。如果所述nwdaf实例还承载“模型训练”逻辑函数，则该nwdaf实例可以对获取到的ml模型执行进一步训练，并且可以将进一步训练过的ml模型提供给其它nwdaf实例。
9.这产生了一个问题，即一个nwdaf实例如何可以根据某个选择标准，从多个nwdaf实例准确识别ml模型，所述多个nwdaf实例都承载着“模型训练”逻辑功能，因此都可以训练ml模型。因此，某些选择标准可以是：
10.·
原始ml模型(未由任何nwdaf进一步训练的模型)。
11.·
与以前ml模型进行比较的训练过的ml模型。
12.·
最相关的ml模型。
13.·
当前待更新的ml模型来自其它ml模型源。
14.因此，需要准确地识别和发现训练过的数据模型(例如，ml模型)，该数据模型由5g移动网络中的多个网络实体训练一次或多次。


技术实现要素：

15.本公开及其下文描述的实施例和实现方式进一步基于发明人的以下考虑。
16.在当前的5g基于服务的架构(service based architecture，sba)中，每个nwdaf都可以向网络存储库功能(network repository function，nrf)注册其ml模型提供能力。ml模型使用者nwdaf则可以通过查询nrf来发现所需的ml模型。之后，使用者nwdaf可以与ml模型提供者nwdaf(通过nrf发现的)进行交互，以检索所需的ml模型。
17.3gpp指出：“nwdaf可以在nrf中注册其开放训练过的ml模型的能力”，“在nrf中注册的mlmodelprovision和mlmodelinfo服务包括指示ml模型提供者nwdaf可以提供的可用ml模型的服务参数(例如，分析id)”。
18.这样，ml模型使用者nwdaf能够通过应用ml模型参数(例如，分析标识(identification，id)来发现ml模型，ml模型参数指示数据分析的类型，例如，用户设备(user equipment，ue)移动性、网络性能、网络功能(network function，nf)负载等，ml模型id和版本)以及ml模型提供者nwdaf的参数(例如，感兴趣区域)。
19.其它方法提出用于在nrf中注册ml模型的注册信息(例如，nwdaf属性文件)可以包括模型id、模型时间或模型版本。
20.然而，上述方法不能用于准确地发现具有ml模型id或版本或感兴趣区域未知的ml模型。此外，仅考虑ml模型的模型id、时间或版本不足以区分组合的ml模型或不足以区分不同实体(例如，nwdaf)多次训练的ml模型。因此，可能会产生不必要的ml模型请求(即产生信令和处理开销)。
21.软件版本管理有几种工具，例如，tensor流(用于ml模型训练和推理的平台)或apache subversion(开源集中版本控制系统)等。所有这些工具都基于集中版本管理平台，并且具有以下特点：
22.·
服务器和客户端之间进行软件版本/ml模型检索和发现的两方交互(以服务器为中心)。
23.·
全局唯一ml模型/软件版本和id。
24.·
在客户端侧进行选择(客户端侧的全部信息需要与服务器完全同步)。
25.相比之下，5g网络应用sba，其具有以下特点：
26.·
进行ml模型检索和发现的三方交互(以使用者为中心)。
27.·
本地唯一ml模型版本和id。
28.·
在使用者和nrf侧进行选择(使用者侧的部分信息需要与nrf部分同步)。
29.因此，在用于ml模型检索和发现的基于5gc sba的架构中，既不能直接执行集中版本控制和管理，也不能高效执行集中版本控制和管理。
30.鉴于上述情况，本公开实施例旨在提供一种改进的过程，以在移动网络中(具体是在5g移动网络中)选择训练过的数据模型。目的是提供在移动网络中准确识别和发现训练过的数据模型(例如，ml模型)的实体和方法。具体地，该过程应在以下情况下高效执行：训
练过的数据模型可能已经由移动网络中的不同网络实体训练过多次。
31.该目的通过所附独立权利要求中描述的本发明实施例来实现。从属权利要求中进一步定义了本发明实施例的有利实现方式。
32.本公开的第一方面提供了一种用于管理数据模型信息的第一网络实体，所述第一网络实体用于：获取多个训练过的数据模型的数据模型信息；生成数据模型家族信息(data model family information)；其中，所述数据模型家族信息包括所述多个训练过的数据模型中的每个训练过的数据模型的世代编号(generation number)和/或家族id。
33.这样，所述第一网络实体可以称为数据模型管理实体。所述第一网络实体可以配置有nrf。所述第一网络实体通过管理关于所述多个训练过的数据模型的数据模型信息和数据模型家族信息，可以有助于在所述移动网络中识别和发现所述训练过的数据模型。具体地，通过生成每个训练过的数据模型的家族id和世代编号中的至少一个，即使在所述多个训练过的数据模型都已经由所述移动网络中的不同网络实体训练过多次的情况下，也可以识别和发现所述多个训练过的数据模型。
34.在所述第一方面的实现方式中，每个训练过的数据模型的家族id指示所述训练过的数据模型属于一个或多个数据模型家族中的哪一个数据模型家族。
35.也就是说，所述多个训练过的数据模型可以分组到数据模型家族中，其中，每个数据模型家族和分组到所述数据模型家族中的每个训练过的数据模型可以与所述家族id相关联。例如，所述家族id可以是所述数据模型家族中的初始模型的id，其中，所述初始模型是同一数据模型家族中的所有其它训练过的数据模型通过更新和/或训练一次或多次(直接或间接)从中导出的训练过的数据模型。所述初始训练过的数据模型尚未由任何网络实体进一步训练。
36.在所述第一方面的实现方式中，所述数据模型家族信息还包括属于同一数据模型家族的两个或两个以上训练过的数据模型之间的关系信息。
37.所述关系信息可以确定所述数据模型家族中的任意两个训练过的数据模型之间的关系，例如，一个训练过的数据模型是否通过更新和/或训练等从另一个训练过的数据模型(直接或间接)导出。例如，所述关系信息可以包括训练过的数据模型之间的一个或多个父子关系，或者训练过的数据模型之间的兄弟关系。
38.在所述第一方面的实现方式中，所述属于同一数据模型家族的两个或两个以上训练过的数据模型之间的关系信息指示所述两个或两个以上训练过的数据模型的层次结构和/或树状结构；和/或所述属于同一数据模型家族的两个或两个以上训练过的数据模型之间的关系信息指示所述两个或两个以上训练过的数据模型中的一个训练过的数据模型是否是所述两个或两个以上训练过的数据模型中的另一个训练过的数据模型的父数据模型和子数据模型中的至少一个。
39.也就是说，所述关系信息与所述家族id和/或所述世代编号一起可以准确地识别每个训练过的数据模型，从而便于选择。
40.在所述第一方面的实现方式中，一个训练过的数据模型的数据模型信息包括以下内容中的至少一个：所述训练过的数据模型的标识(identification，id)；所述训练过的数据模型的一个或多个父数据模型的一个或多个id；与所述训练过的数据模型有关的初始数据模型的id；与所述训练过的数据模型有关的分析id。
41.在所述第一方面的实现方式中，所述第一网络实体还用于：从第二网络实体接收注册请求，其中，所述注册请求包括所述多个训练过的数据模型中的一组训练过的数据模型的数据模型信息和所述第二网络实体的地址；响应于所述注册请求，将所述一组训练过的数据模型中的每个训练过的数据模型的世代编号和/或家族id提供给所述第二网络实体，或者将所述生成的数据模型家族信息提供给所述第二网络实体。
42.所述第二网络实体的地址可以用于在发现训练过的数据模型的过程中将所述第二网络实体识别为所述训练过的数据模型的提供者实体。如上所述，所述家族id可以是一个数据模型家族的初始数据模型id，但也可以是所述数据模型家族与之关联的不同id。因此，可以将该新生成的家族id通知给所述第二网络实体。
43.在所述第一方面的实现方式中，所述第一网络实体还用于：从第三网络实体接收发现请求，其中，所述发现请求指示所述多个训练过的数据模型中的至少一个训练过的数据模型；响应于所述发现请求，将所述至少一个训练过的数据模型的数据模型信息、世代编号和家族id中的至少一个提供给所述第三网络实体，并且将所述第二网络实体的地址提供给所述第三网络实体。
44.值得注意的是，所述指示至少一个训练过的数据模型的发现请求并不一定表示所述至少一个数据模型的id包括在所述发现请求中(虽然可能是这种情况，例如，如果模型id是已知但模型提供者是未知；在这种情况下，所提供的模型可以由提供所述第二网络实体的地址的所述第一网络实体标识)。相反，这表示所述发现请求包括使得所述第一网络实体识别所述至少一个训练过的数据模型的信息，这样所述第一网络实体可以将所述至少一个训练过的数据模型的数据模型信息和/或世代编号和/或家族id提供给所述第三网络实体。
45.在所述第一方面的实现方式中，所述发现请求包括分析id、家族id、世代编号或世代编号范围中的至少一个。
46.该信息可以指示所述至少一个训练过的数据模型。
47.在所述第一方面的实现方式中，所述第一网络实体还用于：在生成所述数据模型家族信息之前，检查所述多个训练过的数据模型的数据模型信息。
48.所述检查数据模型信息可以包括验证和/或认证所述数据模型信息。
49.在所述第一方面的实现方式中，所述第一网络实体包括或实现nrf。
50.也就是说，所述第一网络实体可以配置有nrf，即可以是所述nrf。
51.本公开的第二方面提供了一种用于提供一个或多个训练过的数据模型的第二网络实体，所述第二网络实体用于：将注册请求提供给第一网络实体，其中，所述注册请求包括所述第二网络实体提供的一组训练过的数据模型的数据模型信息；响应于所述注册请求，从所述第一网络实体接收数据模型家族信息，其中，所述数据模型家族信息包括所述一组训练过的数据模型中的每个训练过的数据模型的世代编号和/或家族id。
52.这样，所述第二网络实体可以称为模型提供者实体。所述第二网络实体可以配置有nwdaf、应用功能(application function，af)网络开放功能(network exposure function，nef)或管理平面网络功能。所述第二网络实体还可以配置有用户数据存储库(user data repository，udr)。所述第二网络实体通过向所述第一网络实体注册所述数据模型信息，有助于在移动网络中识别和发现所述一组训练过的数据模型。此外，通过从所述第一网络实体获取所述组中的每个训练过的数据模型的家族id和/或世代编号，即使在多
个训练过的数据模型都已经由所述移动网络中的不同网络实体训练过多次的情况下，也可以识别和发现所述多个训练过的数据模型以供所述第二网络实体使用。
53.在所述第二方面的实现方式中，所述一组训练过的数据模型中的每个训练过的数据模型的家族id指示所述训练过的数据模型属于一个或多个数据模型家族中的哪一个数据模型家族。
54.在所述第二方面的实现方式中，所述第二网络实体还用于：更新所述一组训练过的数据模型中的一个或多个训练过的数据模型；将所述更新后的一个或多个训练过的数据模型的更新后的数据模型信息提供给所述第一网络实体。
55.例如，所述更新一个或多个训练过的数据模型可以包括改变一个训练过的数据模型的父模型(关于所述父模型的信息)、改变一个训练过的数据模型的模型id、移除一个训练过的数据模型和添加一个训练过的数据模型中的至少一种。所述更新一个或多个训练过的数据模型可以是进一步训练一个训练过的数据模型、一个训练过的数据模型到期、一个新训练过的数据模型可用等操作中的至少一种的结果。
56.在所述第二方面的实现方式中，所述第二网络实体还用于：将所述一组训练过的数据模型的数据模型信息和/或所述数据模型家族信息提供给第三网络实体。
57.这可以有助于所述第三网络实体使用所述第二网络实体提供的训练过的数据模型。
58.在所述第二方面的实现方式中，所述第二网络实体还用于：从所述第三网络实体接收使用请求，其中，所述使用请求指示至少一个训练过的数据模型；响应于所述使用请求，将所述至少一个训练过的数据模型与所述数据模型信息和/或所述数据模型家族信息一起提供给所述第三网络实体。
59.值得注意的是，所述指示至少一个训练过的数据模型的使用请求并不一定表示所述至少一个数据模型的id包括在所述使用请求中(虽然可能是这种情况)。相反，这表示所述使用请求包括使得所述第二网络实体识别所述至少一个训练过的数据模型的信息，这样所述第二网络可以将所述至少一个训练过的数据模型提供给所述第三网络实体。
60.在所述第二方面的实现方式中，所述第二网络实体包括或实现nwdaf、udr、af、经由nef的af和管理面网络功能中的至少一个。
61.因此，所述第二网络实体可以配置有或配置为上述网络功能或组件中的任一个。
62.本公开的第三方面提供了一种用于使用一个或多个训练过的数据模型的第三网络实体，所述第三网络实体用于：获取数据模型家族信息，其中，所述数据模型家族信息包括所述一个或多个训练过的数据模型中的每个训练过的数据模型的世代编号和/或家族id；所述第三网络实体还用于：根据所述数据模型家族信息获取所述一个或多个训练过的数据模型；和/或根据所述数据模型家族信息应用和/或处理所述一个或多个训练过的数据模型；和/或根据所述数据模型家族信息发现一个或多个训练过的数据模型。
63.这样，所述第三网络实体可以称为模型使用者实体。所述第三网络实体可以配置有nwdaf。所述第三网络实体通过，例如，从所述第一网络实体，获取所述数据模型家族信息，有助于在移动网络中识别和发现多个训练过的数据模型，即使在所述多个训练过的数据模型已经由所述移动网络中的不同网络实体训练过多次的情况下。应用所述获取到的数据模型家族信息，所述第三网络实体可以使用期望的至少一个训练过的网络模型(其中，使
用可以包括获取、应用、处理和/或发现)。例如，所述获取一个或多个训练过的数据模型可以包括根据所述数据模型家族信息选择第二网络实体选择请求使用的一个或多个训练过的数据模型。应用和/或处理可以涉及根据所述获取到的一个或多个训练过的数据模型和所述数据模型家族信息训练和/或生成数据模型(例如，将世代信息用作权重来组合所述获取到的一个或多个训练过的数据模型)，或根据所述获取到的一个或多个训练过的数据模型和所述数据模型家族信息进行分析生成(例如，根据由世代编号确定的顺序，逐个尝试所述获取到的一个或多个训练过的数据模型进行分析生成)。所述发现一个或多个训练过的数据模型可以包括在当前应用过程中应用某个训练过的数据模型的数据模型家族信息，以便通过第一网络实体等发现另一个训练过的数据模型。
64.在所述第三方面的实现方式中，所述第三网络实体用于：通过发现或响应于向第一网络实体发送发现请求，从所述第一网络实体获取所述数据模型家族信息。
65.在所述第三方面的实现方式中，所述第三网络实体用于：响应于向第二网络实体发送使用请求，从所述第二网络实体获取所述数据模型家族信息。
66.在所述第三方面的实现方式中，所述信息请求包括对以下内容中的至少一个的请求：某个训练过的数据模型的初始数据模型；与某个训练过的数据模型有关的子数据模型和/或下一代数据模型(lower generation data model)；与某个训练过的数据模型有关的父数据模型和/或上一代数据模型(higher generation data model)；与某个家族id有关的相关训练过的数据模型；与某个训练过的数据模型属于同一代的训练过的数据模型。
67.下一代数据模型可以包括孙子数据模型、曾孙数据模型等。上一代数据模型可以包括祖父数据模型、曾祖父数据模型等。同一代的训练过的数据模型可以包括兄弟(姐妹)数据模型或表亲数据模型等。
68.在所述第三方面的实现方式中，所述发现请求包括以下内容中的至少一个：请求所述一个或多个训练过的数据模型所针对的分析id；与请求所述一个或多个训练过的数据模型有关的初始数据模型的id和/或家族id；与请求所述一个或多个训练过的数据模型有关的一个或多个世代编号或世代编号范围。
69.在所述第三方面的实现方式中，所述第三网络实体用于：根据所述数据模型信息，向第二网络实体发送使用请求，其中，所述使用请求指示所述一个或多个训练过的数据模型；响应于所述使用请求，从所述第二网络实体接收所述一个或多个训练过的数据模型。
70.值得注意的是，所述数据模型信息可以指所述第二网络实体在所述第一网络实体注册的本地数据模型id。所述第三网络实体能够使用先前从提供方第二网络实体发现(从所述第一网络实体发现)的训练过的数据模型。
71.在所述第三方面的实现方式中，所述第三网络实体用于：应用所述一个或多个训练过的数据模型进行分析生成；和/或通过更新和/或训练所述一个或多个训练过的数据模型，和/或通过组合两个或两个以上训练过的数据模型，处理所述一个或多个训练过的数据模型。
72.在所述第三方面的实现方式中，所述第三网络实体包括或实现nwdaf。
73.因此，所述第三网络实体可以配置有所述nwdaf，并且能够应用所述一个或多个训练过的数据模型在所述移动网络中生成分析信息。
74.本公开的第四方面提供了一种用于管理数据模型信息的第一网络实体，所述第一
网络实体用于：从第三网络实体接收发现请求，其中，所述发现请求指示多个训练过的数据模型中的至少一个训练过的数据模型；响应于所述发现请求，将所述至少一个训练过的数据模型的数据模型信息、世代编号和家族id中的至少一个提供给所述第三网络实体，并且将提供所述至少一个训练过的数据模型的第二网络实体的地址提供给所述第三网络实体。
75.在所述第四方面的实现方式中，所述发现请求包括分析id、家族id、世代编号或世代编号中的至少一个。
76.在所述第四方面的实现方式中，所述发现请求包括对以下内容中的至少一个的请求：某个训练过的数据模型的初始数据模型；与某个训练过的数据模型有关的子数据模型和/或下一代数据模型；与某个训练过的数据模型有关的父数据模型和/或上一代数据模型；与某个家族id有关的相关训练过的数据模型；与某个训练过的数据模型属于同一代的训练过的数据模型。
77.与所述第一方面、所述第二方面和所述第三方面的实现方式对应的其它实现方式也是可能的。
78.本公开的第五方面提供了一种用于管理数据模型信息的方法，所述方法由第一网络实体执行，并且包括：获取多个训练过的数据模型的数据模型信息；生成数据模型家族信息，其中，所述数据模型家族信息包括所述多个训练过的数据模型中的每个训练过的数据模型的世代编号和/或家族id。
79.在所述第五方面的实现方式中，每个训练过的数据模型的家族id指示所述训练过的数据模型属于一个或多个数据模型家族中的哪一个数据模型家族。
80.在所述第五方面的实现方式中，所述数据模型家族信息还包括属于同一数据模型家族的两个或两个以上训练过的数据模型之间的关系信息。
81.在所述第五方面的实现方式中，所述属于同一数据模型家族的两个或两个以上训练过的数据模型之间的关系信息指示所述两个或两个以上训练过的数据模型的层次结构和/或树状结构；和/或所述属于同一数据模型家族的两个或两个以上训练过的数据模型之间的关系信息指示所述两个或两个以上训练过的数据模型中的一个训练过的数据模型是否是所述两个或两个以上训练过的数据模型中的另一个训练过的数据模型的父数据模型和子数据模型中的至少一个。
82.在所述第五方面的实现方式中，一个训练过的数据模型的数据模型信息包括以下内容中的至少一个：所述训练过的数据模型的id；所述训练过的数据模型的一个或多个父数据模型的一个或多个id；与所述训练过的数据模型有关的初始数据模型的id；与所述训练过的数据模型有关的分析id。
83.在所述第五方面的实现方式中，所述方法还包括：从第二网络实体接收注册请求，其中，所述注册请求包括所述多个训练过的数据模型中的一组训练过的数据模型的数据模型信息和所述第二网络实体的地址；响应于所述注册请求，将所述一组训练过的数据模型中的每个训练过的数据模型的世代编号和/或家族id提供给所述第二网络实体，或者将所述生成的数据模型家族信息提供给所述第二网络实体。
84.在所述第五方面的实现方式中，所述方法还包括：从第三网络实体接收发现请求，其中，所述发现请求指示所述多个训练过的数据模型中的至少一个训练过的数据模型；响应于发现请求，将所述至少一个训练过的数据模型的数据模型信息、世代编号和家族id中
的至少一个提供给所述第三网络实体，并且将所述第二网络实体的地址提供给所述第三网络实体。
85.在所述第五方面的实现方式中，所述发现请求包括分析id、家族id、世代编号或世代编号范围中的至少一个。
86.在所述第五方面的实现方式中，所述方法还包括：在生成所述数据模型家族信息之前，检查所述多个训练过的数据模型的数据模型信息。
87.在所述第五方面的实现方式中，所述第一网络实体包括或实现nrf，和/或所述方法由nrf执行。
88.所述第五方面及其实现方式提供的方法与上述第一方面及其实现方式提供的第一网络实体实现了相同的优点和效果。
89.本公开的第六方面提供了一种用于管理数据模型信息的方法，所述方法由第一网络实体执行，并且包括：从第三网络实体接收发现请求，其中，所述发现请求指示多个训练过的数据模型中的至少一个训练过的数据模型；响应于所述发现请求，将所述至少一个训练过的数据模型的数据模型信息、世代编号和家族id中的至少一个提供给所述第三网络实体，并且将提供所述至少一个训练过的数据模型的第二网络实体的地址提供给所述第三网络实体。
90.在所述第六方面的实现方式中，所述发现请求包括分析id、家族id、世代编号或世代编号范围中的至少一个。
91.在所述第六方面的实现方式中，所述发现请求包括对以下内容中的至少一个的请求：某个训练过的数据模型的初始数据模型；与某个训练过的数据模型有关的子数据模型和/或下一代数据模型；与某个训练过的数据模型有关的父数据模型和/或上一代数据模型；与某个家族id有关的相关训练过的数据模型；与某个训练过的数据模型属于同一代的训练过的数据模型。
92.与所述第五方面、第七方面和第八方面的实现方式对应的其它实现方式也是可能的。
93.本公开的第七方面提供了一种用于提供一个或多个训练过的数据模型的方法，所述方法由第二网络实体执行，并且包括：将注册请求提供给第一网络实体，其中，所述注册请求包括一组训练过的数据模型的数据模型信息；响应于所述注册请求，从所述第一网络实体接收数据模型家族信息，其中，所述数据模型家族信息包括所述一组训练过的数据模型中的每个训练过的数据模型的世代编号和/或家族id。
94.在所述第七方面的实现方式中，所述一组训练过的数据模型中的每个训练过的数据模型的家族id指示所述训练过的数据模型属于一个或多个数据模型家族中的哪一个数据模型家族。
95.在所述第七方面的实现方式中，所述方法还包括：更新所述一组训练过的数据模型中的一个或多个训练过的数据模型；将所述更新后的一个或多个训练过的数据模型的更新后的数据模型信息提供给所述第一网络实体。
96.在所述第七方面的实现方式中，所述方法还包括：将所述一组训练过的数据模型的数据模型信息和/或所述数据模型家族信息提供给第三网络实体。
97.在所述第七方面的实现方式中，所述方法还包括：从所述第三网络实体接收使用
请求，其中，所述使用请求指示至少一个训练过的数据模型；响应于所述使用请求，将所述至少一个训练过的数据模型与所述数据模型信息和/或所述数据模型家族信息一起提供给所述第三网络实体。
98.在所述第七方面的实现方式中，所述第二网络实体包括或实现nwdaf、udr、af、经由nef的af和管理面网络功能中的至少一个，或者所述方法由nwdaf、udr、af、经由nef的af执行和管理平面网络功能执行。
99.所述第七方面及其实现方式提供的方法与上述第二方面及其实现方式提供的第二网络实体实现了相同的优点和效果。
100.本公开的第八方面提供了一种用于使用一个或多个训练过的数据模型的方法，所述方法由第三网络实体执行，并且包括：获取数据模型家族信息，其中，所述数据模型家族信息包括所述一个或多个训练过的数据模型中的每个训练过的数据模型的世代编号和/或家族id；所述方法还包括：根据所述数据模型家族信息获取所述一个或多个训练过的数据模型；和/或根据所述数据模型家族信息应用和/或处理所述一个或多个训练过的数据模型；和/或根据所述数据模型家族信息发现所述一个或多个训练过的数据模型。
101.在所述第八方面的实现方式中，所述方法包括：通过发现或响应于向第一网络实体发送发现请求，从所述第一网络实体获取所述数据模型家族信息。
102.在所述第八方面的实现方式中，所述方法包括：响应于向第二网络实体发送使用请求，从所述第二网络实体获取所述数据模型家族信息。
103.在所述第八方面的实现方式中，所述信息请求包括对以下内容中的至少一个的请求：某个训练过的数据模型的初始数据模型；与某个训练过的数据模型有关的子数据模型和/或下一代数据模型；与某个训练过的数据模型有关的父数据模型和/或上一代数据模型；与某个家族id有关的相关训练过的数据模型；与某个训练过的数据模型属于同一代的训练过的数据模型。
104.在所述第八方面的实现方式中，所述发现请求包括以下内容中的至少一个：请求所述一个或多个训练过的数据模型所针对的分析id；与请求所述一个或多个训练过的数据模型有关的初始数据模型的id和/或家族id；与请求所述一个或多个训练过的数据模型有关的一个或多个世代编号或世代编号范围。
105.在所述第八方面的实现方式中，所述方法包括：根据所述数据模型信息，向第二网络实体发送使用请求，其中，所述使用请求指示所述一个或多个训练过的数据模型；响应于所述使用请求，从所述第二网络实体接收所述一个或多个训练过的数据模型。
106.在所述第八方面的实现方式中，所述方法包括：应用所述一个或多个训练过的数据模型进行分析生成；和/或通过更新和/或训练所述一个或多个训练过的数据模型，和/或通过组合两个或两个以上训练过的数据模型，处理所述一个或多个训练过的数据模型。
107.在所述第八方面的实现方式中，所述第三网络实体包括或实现nwdaf，或者所述方法由nwdaf执行。
108.所述第八方面及其实现方式提供的方法与上述第三方面及其实现方式提供的第三网络实体实现了相同的优点和效果。
109.本公开的第九方面提供了一种包括程序代码的计算机程序。所述程序代码在计算机上运行时，使得所述第五方面、所述第六方面、所述第七方面或所述第八方面或其实现方
式中的任一种提供的方法被执行。
110.本公开的第十方面提供了一种存储可执行程序代码的非瞬时性存储介质。所述可执行程序代码在由处理器执行时，使得所述第五方面、所述第六方面、所述第七方面或所述第八方面或其实现方式中的任一种提供的方法被执行。
111.需要说明的是，本技术中描述的所有设备、元件、单元和模块可以在软件或硬件元件或其任何类型的组合中实现。本技术中描述的各种实体所执行的所有步骤以及所描述的各种实体要执行的功能均意在指相应实体用于执行相应步骤和功能。虽然在以下具体实施例的描述中，外部实体执行的具体功能或步骤没有在执行具体步骤或功能的实体的具体详述元件的描述中反映，但是技术人员应清楚，这些方法和功能可以通过相应的硬件或软件元件或其任何组合实现。
附图说明
112.上述方面及实现方式将结合所附附图在下面具体实施例的描述中解释。
113.图1示出了本公开实施例提供的第一网络实体。
114.图2示出了本公开实施例提供的第二网络实体。
115.图3示出了本公开实施例提供的第三网络实体。
116.图4示出了本公开实施例提供的第一网络实体、第二网络实体和第三网络实体之间的交互。具体地，图4示出了用于在移动网络中管理、选择和应用训练过的数据模型的框架。
117.图5示出了本公开实施例提供的由第一网络实体维护的数据模型家族信息的一个示例。
118.图6示出了本公开实施例提供的由第一网络实体维护的数据模型家族信息的数据结构的一个示例。
119.图7示出了本公开实施例提供的第一网络实体的配置和第一网络实体中的数据模型注册。
120.图8示出了本公开实施例提供的在第一网络实体中应用数据模型家族信息来发现训练过的数据模型。
121.图9示出了本公开实施例提供的在第三网络实体中应用数据模型家族信息来发现、检索和处理数据模型。
122.图10示出了用于数据模型注册、发现和使用的信令。
123.图11示出了模型提供者nwdaf(第二网络实体)、模型使用者nwdaf(第三网络实体)和nrf(第一网络实体)分别执行的数据模型注册、发现和使用的示例性过程。
124.图12示出了nrf(第一网络实体)中的数据模型家族信息的示例性数据结构，其中，oam在数据模型家族信息中配置初始ml模型。
125.图13示出了本公开实施例提供的用于数据模型信息管理的方法。
126.图14示出了本公开实施例提供的用于数据模型发现的方法。
127.图15示出了本公开实施例提供的用于提供训练过的数据模型的方法。
128.图16示出了本公开实施例提供的用于使用训练过的数据模型的方法。
具体实施方式
129.图1示出了本公开实施例提供的第一网络实体100。第一网络实体可以用于管理数据模型信息，而且通常可以用作nrf。因此，第一网络实体100可以是移动网络(例如，5g移动网络)中的网络实体，并且可以设置在移动网络的控制平面中。
130.第一网络实体100用于获取多个训练过的数据模型的数据模型信息101。多个训练过的数据模型中的任一训练过的数据模型的数据模型信息101可以包括该训练过的数据模型的id。信息101还可以指示一个或多个父数据模型的一个或多个id，或者指示与训练过的网络模型有关的初始数据模型。此外，信息101可以包括与训练过的数据模型有关的分析id。第一网络实体100可以，例如，从第二网络实体200接收数据模型信息101，如结合图2所述。第一网络实体100还可以配置有数据模型信息101，或者可以根据一些外部输入或配置(稍后结合图7描述)生成数据模型信息101。
131.此外，第一网络实体100用于具体根据获取到的数据模型信息101生成数据模型家族信息。数据模型家族信息102至少包括多个训练过的数据模型中的每个训练过的数据模型的世代编号和/或家族id。也就是说，每个训练过的数据模型可以由家族id标识，该家族id指示训练过的数据模型属于一个或多个数据模型家族中的哪一个数据模型家族和/或指示训练过的数据模型具体所属的数据模型家族内的世代编号。数据模型家族信息还可以包括训练过的数据模型与同一数据模型家族中的其它训练过的数据模型之间的关系信息。
132.图2示出了本公开实施例提供的第二网络实体。第二网络实体200可以是模型提供者实体，即用于提供一个或多个训练过的数据模型。例如，第二网络实体200可以用作nwdaf、udr、af、nef、管理平面网络功能或移动网络(例如，5g移动网络)中的其它nf，并且可以设置在移动网络的控制平面中。
133.第二网络实体200用于将注册请求201提供给第一网络实体100，例如，结合图1描述的第一网络实体100。注册请求201包括第二网络实体200提供的一组训练过的数据模型的数据模型信息101。也就是说，图2中示出的数据模型信息101可以是图1中的第一网络实体100获取到的数据模型信息101的至少一部分。因此，包括在注册请求201中的数据模型信息101可以包括上述同样多的信息。第二网络实体200由此可以用于在第一网络实体100中注册这一组训练过的数据模型。
134.响应于注册请求201，第二网络实体200从第一网络实体100接收数据模型家族信息102，数据模型家族信息102可以是上文结合图1描述的信息102。因此，数据模型家族信息102至少包括这一组训练过的数据模型中的每个训练过的数据模型的世代编号和/或家族id，并且还可以包括关系信息。
135.图3示出了本公开实施例提供的第三网络实体300。第三网络实体300可以是模型使用者实体，即用于使用或应用一个或多个训练过的数据模型。例如，第三网络实体300可以用作移动网络(例如，5g移动网络)中的nwdaf，并且可以设置在移动网络的控制平面中。第三网络实体300可以用于在移动网络中提供分析信息。为此，第三网络实体300可以包括一个或多个实例，其中，每个实例可以用于提供与一个或多个分析id有关的分析信息。第三网络实体300提供的每个分析信息输出可以根据一个或多个使用的训练过的数据模型生成。
136.第三网络实体300用于获取数据模型家族信息102，例如，图1中的第一网络实体
100生成的数据模型家族信息102。第三网络实体300可以，例如，通过发现或响应于向第一网络实体发送发现请求，从第一网络实体100接收数据模型家族信息。第三网络实体300还可以，例如，通过数据模型使用或响应于向第二网络实体发送使用请求，从第二网络实体200接收数据模型家族信息。如上所述，数据模型家族信息102至少包括第三网络实体想要使用的至少一个或多个训练过的数据模型等中的每个训练过的数据模型的世代编号和/或家族id。此外，数据模型家族信息102可以包括关系信息。
137.第三网络实体300还用于执行以下四个步骤中的至少一个步骤。第一，根据数据模型家族信息102获取第三网络实体300想要使用的一个或多个训练过的数据模型。例如，第三网络实体300可以根据信息102从多个可用的训练过的数据模型中选择要使用的某些训练过的数据模型。第二，第三网络实体300可以根据数据模型家族信息102应用一个或多个训练过的数据模型来生成分析输出，等等。第三，第三网络实体300可以根据数据模型家族信息102处理一个或多个训练过的数据模型，例如，为了更新、训练、合并或移除任一个或多个训练过的数据模型。第四，例如，通过向第一网络实体100发送发现请求以获取更多信息，第三网络实体300可以根据数据模型家族信息发现一个或多个训练过的数据模型。
138.第一网络实体100和/或第二网络实体200和/或第三网络实体300可以包括处理器或处理电路(未示出)，该处理器或处理电路用于执行、进行或启动本文中描述的相应网络实体100、200、300的各种操作。该处理电路可以包括硬件，和/或该处理电路可以由软件控制。硬件可以包括模拟电路或数字电路，或模拟电路和数字电路两者。数字电路可以包括专用集成电路(application-specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)或多用途处理器等组件。
139.网络实体100、200、300还可以包括存储电路，该存储电路存储可以由处理器或处理电路(具体是在软件的控制下)执行的一个或多个指令。例如，该存储电路可以包括存储可执行软件代码的非瞬时性存储介质，所述可执行软件代码在由处理器或处理电路执行时，使得相应网络实体100、200、300的各种操作被执行。
140.在一个实施例中，上述处理电路包括一个或多个处理器和连接到一个或多个处理器的非瞬时性存储器。非瞬时性存储器可以包括可执行程序代码，所述可执行程序代码在由一个或多个处理器执行时，使得第一网络实体100和/或第二网络实体200和/或第三网络实体300执行、进行或启动本文中描述的操作或方法。
141.如上所述，本公开提出了用于管理训练过的数据模型(例如，ml模型)的网络实体(及对应方法，见下文)，其中，这些数据模型可以由sba中的家族结构中的不同网络实体训练一次或多次。数据模型家族信息102可以用于数据模型发现和数据模型使用。上述网络实体可以形成用于移动网络的系统或装置(例如，这些实体都可以配置在一台机器上)，如图4所示。
142.第一网络实体100(数据模型管理实体，例如，nrf)可以在数据结构(数据模型家族信息102，其可以是层次结构和/或树状数据结构)中构建和维护数据模型信息101，并且可以提供数据模型家族信息102，或者可以在从第三网络实体300接收发现请求402时，根据数据模型家族信息102提供数据模型信息101。
143.第二网络实体200(数据模型提供者实体，例如，由nwdaf承载)可以在注册请求202
等中将数据模型信息101提供给第一网络实体100。数据模型信息101适合于在第一网络实体100中构建数据模型家族信息102。此外，第二网络实体200为了响应可以从第一网络实体100接收数据模型家族信息102，并且可以，例如，在从第三网络实体300接收使用请求401时，将数据模型家族信息102与一个或多个训练过的数据模型一起提供给数据模型使用者网络实体300。
144.第三网络实体300(数据模型使用者实体，例如，由nwdaf承载)可以，例如，通过向第一网络实体100发送发现请求402，发现数据模型信息101和/或数据模型家族信息102，并且可以在向第二网络实体200发送使用请求401时，根据数据模型家族信息102选择和处理(例如)从第二网络实体200获取到的一个或多个训练过的数据模型。
145.图5示出了第一网络实体100中的数据模型家族信息102的一个示例。例如，训练过的数据模型500是ml模型。图5中的数据模型家族信息102由家族树表示，也就是说，数据模型家族信息102可以划分为一个或多个数据模型家族，其中，每个数据模型家族与家族id 501(例如，家族1、家族2等)相关联。每个家族可以包括两个或两个以上训练过的数据模型500。每个训练过的数据模型500可以与世代编号502(例如，根/0代、1代、2代、3代等)相关联。因此，数据模型家族信息102至少包括家族id 501和/或世代编号502。此外，数据模型家族信息102可以包括属于同一数据模型家族的两个或两个以上训练过的数据模型500之间的关系信息。例如，属于同一数据模型家族的两个或两个以上训练过的数据模型500之间的关系信息可以指示两个或两个以上训练过的数据模型500的层次结构和/或树状结构(如图5所示)。可选地或此外，属于同一数据模型家族的两个或两个以上训练过的数据模型500之间的关系信息可以指示两个或两个以上训练过的数据模型500中的一个训练过的数据模型500是否是两个或两个以上训练过的数据模型50中的另一个训练过的数据模型500的父数据模型和子数据模型中的至少一个(由图5中的每个数据模型家族中的训练过的数据模型500之间的连接线指示)。在图5中，底部(根)的数据模型可以是初始训练过的数据模型，家族中的所有其它训练过的数据模型500都是从该初始训练过的数据模型导出的。下一代(1代)的训练过的数据模型500可以是初始数据模型500的子数据模型，下一代(2代)的训练过的数据模型500可以是1代的训练过的数据模型500的子数据模型。依此类推。反之亦然，1代的训练过的数据模型500可以是2代的训练过的数据模型500的父数据模型(如果通过连接线直接连接)。
146.下面提供了关于不同网络实体100、200和300的实施例和实现示例的更多详细内容。
147.第二网络实体200(例如，nwdaf)可以通过注册请求201(例如，数据模型信息101，包括关于家族id 501和/或训练过的数据模型500的一个或多个父数据模型的一个或多个id的信息)向第一网络实体100(例如，nrf)注册数据模型信息101。此外，第二网络实体200可以将一个或多个训练过的数据模型500和数据模型家族信息101(即，家族id 501和世代编号502中的至少一个)提供给第三网络实体300(例如，nwdaf)。值得注意的是，第二网络实体200也可以是udr、af、经由nef的af或管理平面网络功能。
148.第一网络实体100(例如，nrf)可以用于应用接收到的数据模型信息101来构建图5所示的模型家族树(数据模型家族信息102)。此外，第一网络实体100可以将数据模型家族信息102(即，家族id 501和世代编号502中的至少一个)提供给注册第二网络实体200，并且
可以应用数据模型家族信息102来选择数据模型。
149.第三网络实体300(例如，nwdaf)可以应用数据模型家族信息102(即，家族id 501和世代编号502中的至少一个)来发现训练过的数据模型(例如，通过发现请求402查询第一网络实体100)，并且还处理数据模型(这可以包括进一步选择数据模型、训练、组合、应用该数据模型进行分析生成等)。
150.图6示出了由第一网络实体100维护的数据模型家族信息102的数据结构的一个示例，具体是数据模型树的数据结构(在这里，训练过的数据模型500是ml模型)。该数据结构可以包括：
151.·
每个训练过的数据模型500的数据模型家族id 501(例如，初始模型标识符)。数据模型家族id 501可以是移动网络运营商或数据模型提供者或其组合定义的全局唯一标识符。数据模型家族id 501可以与初始模型id相同。初始模型可以是未由任何网络实体(例如，nwdaf)进一步训练的数据模型，数据模型家族中的所有训练过的数据模型500都是从该初始模型导出的(例如，通过更新、训练、合并等)。
152.·
每个训练过的数据模型500的模型世代编号502(可以是整数)。模型世代编号502表示不同训练网络功能(例如，nwdaf)对初始数据模型执行训练的次数。因此，初始数据模型可以属于0代(即，可以是数据模型家族的根)。
153.·
由一个或多个模型标识符指示的父模型(parent model)信息。每个模型标识符可以是提供者网络功能(network function，nf)id和本地模型id的组合、全局模型id或初始数据模型下的null。父模型信息可以指示用于训练当前考虑的训练过的数据模型500的一个或多个训练过的数据模型500。
154.·
3gpp中已经规定的注册实体，例如，nwdaf id
155.·
3gpp中已经规定的其它参数：分析id等。
156.如图7所示，家族id 501(例如，初始模型id)和父模型信息可以由操作、管理和维护(operations,administration and maintenance，oam)700在第一网络实体100中配置为数据模型信息101的一部分(例如，针对初始数据模型500，针对某个外部数据模型提供者提供的数据模型500)，或者可以作为数据模型注册请求201的一部分从第二网络实体200提供给第一网络实体100。
157.一个或多个模型世代(编号)由第一网络实体100根据多个数据模型500的数据模型信息101(例如，初始模型id/家族id、父模型)生成在注册请求201中的。第二网络实体200可以通过oam 700配置(例如，作为初始数据模型)或通过先前的数据模型提供者获取初始模型id/家族id和父模型信息。
158.图8示出了在第一网络实体100中应用数据模型家族信息102来发现训练过的数据模型。这可以包括以下步骤：
159.1.从第二网络实体200接收包括数据模型信息101(例如，初始模型id、父模型和可选的模型世代编号)的数据模型注册请求201。
160.2.根据接收到的数据模型(注册)信息101构建数据模型家族信息102(数据结构)，并且按数据模型向第二网络实体200确认包括模型世代编号502和/或模型家族id 501的数据模型信息101。在本步骤中，可选地，可以验证/检查已注册的数据模型信息101，如下所述。
161.3.从第三网络实体300接收数据模型发现请求402(例如，分析id、模型家族/初始模型id、模型世代编号等)。
162.4.根据已注册的数据模型信息101、数据模型家族信息102和发现请求402选择训练过的数据模型500。
163.5.发送关于发现的数据模型500的信息(例如，第二网络实体200的地址，例如，对应的nwdaf、模型世代编号502、模型家族id 501等)。
164.图9示出了在第三网络实体300中应用数据模型家族信息102来发现、检索和处理数据模型。这可以包括以下步骤：
165.1.例如，根据先前从第二网络实体200接收到的数据模型信息，确定数据模型发现请求402(例如，分析id、初始模型id/模型家族、模型世代编号)，并且向第一网络实体100发送发现请求402。
166.2.接收一个或多个发现的训练过的数据模型500的信息(例如，对应数据模型提供者(第二网络实体200)的地址、数据模型提供者的本地训练过的数据模型id、数据模型世代编号502、数据模型家族id 501等)。
167.3.根据从第一网络实体100接收到的信息(例如，初始模型id、模型世代编号、感兴趣区域
……
)进一步选择一个或多个训练过的数据模型500。向一个或多个选定的第二网络实体200(例如，一个或多个数据模型提供者nwdaf)发送数据模型使用请求401。
168.4.接收一个或多个请求的训练过的数据模型500。
169.5.应用一个或多个接收到的训练过的数据模型的信息(包括模型家族id 501、模型世代编号502)进一步处理，例如，组合、执行进一步训练、验证、进一步发现数据模型或进行数据分析。
170.图10示出了用于数据模型注册(图10的(a))、数据模型发现(图10的(b))和数据模型使用(图10的(c))的信令。
171.在数据模型注册(图10的(a))的情况下，数据模型注册请求201从第二网络实体200发送到第一网络实体100。注册请求201可以包括以下内容中的至少一个：
172.·
待注册的训练过的数据模型500的初始模型标识符。
173.·
待注册的训练过的数据模型500的一个或多个父模型，例如，由(提供者nf id和本地模型id)、全局模型id或初始模型下的null表示
174.·
待注册的训练过的数据模型500的模型世代编号(如果已知)或建议的模型世代编号。
175.·
分析id
176.·
待注册的训练过的数据模型500的本地数据模型id。
177.数据模型注册响应消息可以从第一网络实体100发送到第二网络实体200，以响应发现请求201，其中，响应消息可以包括以下内容中的至少一个：
178.·
已注册的训练过的数据模型500的模型家族id 501。
179.·
已注册的训练过的数据模型500的模型世代编号502。
180.在数据模型发现(图10的(b))的情况下，数据模型发现请求402从第三网络实体300发送到第一网络实体100(nrf)，其中，发现请求402可以包括以下内容中的至少一个：
181.·
分析id+其它信息(例如，感兴趣区域等)。
182.·
待发现的数据模型500的初始模型标识符或模型家族id。
183.·
待发现的数据模型500的模型世代编号范围：(例如，0、0和1，全部，2～3，》2)。
184.数据模型响应消息可以从第一网络实体100发送到第三网络实体300，其中，该数据模型响应消息可以包括以下内容中的至少一个：
185.·
发现的训练过的数据模型500的数据模型提供者的地址，例如，第二网络实体200的地址。
186.·
发现的训练过的数据模型500的模型家族id 501。
187.·
发现的训练过的数据模型500的模型世代编号502。
188.·
发现的训练过的数据模型500的本地模型id。
189.在数据模型使用(图10的(c))的情况下，数据模型使用请求401从第三网络实体300发送到第二网络实体200，其中，使用请求401包括以下内容中的至少一个：
190.·
待使用的训练过的数据模型500的分析id和/或其它信息(例如，感兴趣区域等)。
191.·
待使用的训练过的数据模型500的初始模型标识符/模型家族id 501(如果已知)。
192.·
待使用的训练过的数据模型500的本地模型id。
193.响应于从第二网络实体200发送到第三网络实体300的使用请求401而提供的数据模型可以包括以下其它信息：
194.·
训练过的数据模型500的模型家族id 501
195.·
训练过的数据模型500的模型世代编号。
196.图11示出了模型提供者nwdaf(第二网络实体200)、模型使用者nwdaf(第三网络实体300)和nrf(第一网络实体100)分别执行的数据模型注册、发现和使用的示例性过程。
197.数据模型注册阶段：
198.1.nwdaf 200向nrf 100发送数据模型注册请求201(例如，包括分析id、初始模型id、一个或多个父模型)。
199.2.nrf 100将数据模型信息101存储在nrf 100侧的请求201中。
200.3.nrf 100应用注册响应1101指示成功注册，其中，注册响应1101包括每个已注册的数据模型500、模型世代编号502和/或模型家族id 501。
201.数据模型发现阶段：
202.4.nwdaf 300向nrf 100发送数据模型发现请求402(例如，包括分析id、模型家族id/初始模型id、模型世代编号)。
203.5.nrf 100通过检查已注册的数据模型500的条目来选择一个或多个训练过的数据模型500，并且在发现响应1102中将发现的数据模型500的信息(例如，对应nwdaf 200的地址、模型世代编号502、模型家族id 501等)发送给nwdaf 300。
204.数据模型使用阶段：
205.6.nwdaf 300还根据从nrf 100接收到的信息(例如，模型家族id 501、模型世代编号502、感兴趣区域
……
)选择一个或多个训练过的数据模型500。
206.7.nwdaf 300向一个或多个选定的提供者nwdaf 200发送数据模型使用请求401。
207.8.nwdaf 300在对使用请求的提供响应1103(例如，包括模型家族id 501、模型世
代编号502)中从一个或多个数据模型提供者nwdaf 200接收一个或多个请求的训练过的数据模型500。
208.9.nwdaf 300应用一个或多个接收到的训练过的数据模型500进行进一步处理(例如，推理、进一步训练、组合)。
209.在一个实现方式中，第三网络实体300可以应用数据模型家族信息100来获取初始数据模型：
210.·
第三网络实体300向第一网络实体100发送包括“初始模型标识符/模型家族＝x，模型世代编号＝0～1”的数据模型发现请求402。
211.·
第三网络实体300选择并获取通过第一网络实体100发现的具有最小世代编号502的训练过的数据模型500。
212.在另一实现方式中，第三网络实体300可以应用数据模型家族信息102来获取进一步训练过的数据模型500：
213.·
第三网络实体300向第一网络实体100发送包括“初始模型标识符/模型家族＝x，模型世代编号》0”的数据模型发现请求402。
214.·
第三网络实体300从通过第一网络实体100发现的多个训练过的数据模型中选择并获取一个训练过的数据模型500。
215.在另一实现方式中，第三网络实体300可以应用数据模型家族信息102来验证训练过的数据模型500。
216.·
第三网络实体300想要验证包括“初始模型标识符/模型家族＝x，模型世代编号＝n”的训练过的数据模型500。
217.·
第三网络实体300向第一网络实体100发送包括“初始模型标识符/模型家族＝x，模型世代编号＝n
–
1～n”的数据模型发现请求402。
218.·
第三网络实体300获取通过第一网络实体100发现的训练过的数据模型500，并且将通过这些训练过的数据模型500生成的分析与通过待验证的训练过的数据模型500生成的分析进行比较。
219.在另一实现方式中，第三网络实体300可以应用模型家族信息102从多个训练过的数据模型500中选择或组合多个训练过的数据模型500。
220.·
第三网络实体300向第一网络实体100发送包括“初始模型标识符/模型家族＝x，模型世代编号＝n
–
1、n、n+1”的数据模型发现请求402。
221.·
第三网络实体300获取通过第一网络实体100发现的训练过的数据模型500。
222.·
第三网络实体300选择在本地测试中具有最佳精度的数据模型。或者，第三网络实体300根据某些选择/组合标准(例如，感兴趣区域、模型世代编号(优选下一代/上一代))，将数据模型组合在一起(例如，将线性回归数据模型500与某个加权因子相加)，以供进一步处理。
223.图12示出了第一网络实体100(nrf)中的数据模型家族信息102的示例性数据结构，其中，oam 700在数据模型家族信息102中配置初始数据模型。
224.在一个实现方式中，oam 700可以直接在第一网络实体(例如，nrf)中配置数据模型500，而无需发送注册请求(也可以比较图7)。配置的训练过的数据模型500可以是运营商或第三方提供的初始数据模型，等等。在这种情况下，第一网络实体100可以保留url或指向
训练过的数据模型500的存储位置的地址，并且应用该url而不是应用实际数据模型提供者的地址(例如，第二网络实体200作为oam 700或管理平面网络功能的地址)来响应数据模型发现请求402。在这种情况下，注册实体被设置为“oam”、“外部实体”等，父数据模型被设置为“null”，如图12所示。
225.在一个实现方式中，第一网络实体100可以在将已注册的数据模型信息101插入到数据模型家族信息102中之前，检查或验证已注册的数据模型信息101。这种验证可以包括对相同训练过的数据模型500的不同数据模型注册信息101报告的或从其中导出的数据模型家族信息进行一致性检查。例如，将训练过的数据模型500的数据模型提供者实体200注册的父模型信息与原始数据模型提供者200直接注册的或oam 700配置的父模型信息进行比较。
226.在不一致的情况下(例如，错误的模型家族)，第一网络实体100可以不更新数据模型家族信息102。第一网络实体100可以应用指示待注册的数据模型500不匹配的注册nack消息来响应数据模型提供者实体200。在另一实现方式中(例如，数据模型注册信息101中的世代编号错误)，第一网络实体100仍然可以更新数据模型家族信息102，并且可以应用包括更正的世代编号502的ack消息来响应数据模型提供者实体200。
227.图13示出了用于管理数据模型信息的方法1300的流程图，方法1300由上述第一网络实体100执行。方法1300包括：步骤1301：获取多个训练过的数据模型的数据模型信息；步骤1302：生成数据模型家族信息102。数据模型家族信息102包括多个训练过的数据模型500中的每个训练过的数据模型500的世代编号502和/或家族id 501。
228.图14示出了用于管理数据模型信息的方法1400的流程图，方法1400由上述第一网络实体(100)执行。方法1400包括步骤1401：从第三网络实体300接收发现请求402，如上所述。发现请求402指示多个训练过的数据模型500中的至少一个训练过的数据模型500。因此，所述发现请求可以针对训练过的数据模型。所述发现请求可以包括与所述训练过的数据模型有关的数据模型家族信息。方法1400还包括步骤1402：响应于发现请求402，将至少一个训练过的数据模型500的数据模型信息101、世代编号502和家族id 501中的至少一个提供给第三网络实体300，并且将提供至少一个训练过的数据模型500的第二网络实体200的地址提供给第三网络实体300。为此，方法1400可以包括以下步骤：在步骤1402之前，根据上述发现请求中的数据模型家族信息确定至少一个数据模型。
229.图15示出了用于提供一个或多个训练过的数据模型500的方法1500的流程图，方法1400由上述第二网络实体200执行。方法1500包括步骤1501：将注册请求201提供给第一网络实体100，其中，注册请求201包括一组训练过的数据模型500的数据模型信息101。此外，方法1500包括步骤1502：响应于注册请求201，从第一网络实体100接收数据模型家族信息102，其中，数据模型家族信息102包括这一组训练过的数据模型500中的每个训练过的数据模型500的世代编号502和/或家族id 501。
230.图16示出了用于使用一个或多个训练过的数据模型500的方法1600的流程图，方法1600由上述第三网络实体300执行。方法1600包括步骤1601：获取1601数据模型家族信息102，其中，数据模型家族信息102包括一个或多个训练过的数据模型500中的每个训练过的数据模型500的世代编号502和/或家族id 501。此外，方法1600还包括以下步骤中的至少一个：步骤1602：根据数据模型家族信息102获取一个或多个训练过的数据模型500；步骤
1603：根据数据模型家族信息102发现一个或多个训练过的数据模型500；步骤1604：根据数据模型家族信息102应用和/或处理一个或多个训练过的数据模型500。
231.总而言之，本公开提供了一种简单的数据模型管理过程，以跟踪不同网络实体对数据模型500的训练历史。第三网络实体300(数据模型使用者)能够准确地识别一个或多个训练过的数据模型500，而无需知道一个或多个训练过的数据模型500的完整训练历史。与其它方法相比，这产生了以下优点：
232.在某个数据模型500不可用的情况下，实现了具有更多选择的更鲁棒的数据模型500检索(例如，重新训练的来自不同源的具有相同或不同世代编号502的多个模型500)。此外，通过选择和/或组合具有相同或不同世代编号502和/或来自不同源的训练过的数据模型500，可以应用更准确的数据模型500。另外，减少了信令，避免了检索不必要的数据模型500(即，减少了与“错误”数据模型提供者的交互、减少了检索“错误”数据模型的流量)。还可以应用世代编号502和/或家族id 501(例如，原始模型信息)来验证训练过的数据模型500。例如，将不同nwdaf提供的训练过的数据模型500与相同的原始模型/父模型进行比较。最后，与完全集中版本管理相比，也不需要同步全局唯一模型版本或id。
233.本公开已结合各种实施例作为示例以及实现方式进行描述。但是，根据对附图、本公开和独立权利要求的研究，本领域技术人员在实践所要求保护的主题时，能够理解和实现其它变型。在权利要求书以及说明书中，词语“包括”不排除其它元件或步骤，且量词“一”或“一个”不排除多个。单个元件或其它单元可以满足权利要求书中描述的若干实体或项目的功能。在互不相同的从属权利要求中列举某些措施并不表示这些措施的组合不能用于有利的实现方式中。

技术特征：
1.一种用于管理数据模型信息的第一网络实体(100)，其特征在于，所述第一网络实体(100)用于：获取多个训练过的数据模型(503)的数据模型信息(101)；以及生成数据模型家族信息(102)；其中，所述数据模型家族信息(102)包括所述多个训练过的数据模型(503)中的每个训练过的数据模型(503)的世代编号(502)和/或家族id(501)。2.根据权利要求1所述的第一网络实体(100)，其特征在于，每个训练过的数据模型(500)的所述家族id(501)指示所述训练过的数据模型(500)属于一个或多个数据模型家族中的哪一个数据模型家族。3.根据权利要求1或2所述的第一网络实体(100)，其特征在于，所述数据模型家族信息(102)还包括属于同一数据模型家族的两个或两个以上训练过的数据模型(500)之间的关系信息。4.根据权利要求3所述的第一网络实体(100)，其特征在于，所述属于同一数据模型家族的两个或两个以上训练过的数据模型(500)之间的关系信息指示所述两个或两个以上训练过的数据模型(500)的层次结构和/或树状结构；和/或所述属于同一数据模型家族的两个或两个以上训练过的数据模型(500)之间的关系信息指示所述两个或两个以上训练过的数据模型(500)中的一个训练过的数据模型(500)是否是所述两个或两个以上训练过的数据模型(500)中的另一个训练过的数据模型(500)的父数据模型和子数据模型中的至少一个。5.根据权利要求1至4中任一项所述的第一网络实体(100)，其特征在于，一个训练过的数据模型(500)的数据模型信息(101)包括以下内容中的至少一个：所述训练过的数据模型(500)的标识(id)；所述训练过的数据模型(500)的一个或多个父数据模型的一个或多个id；与所述训练过的数据模型(500)有关的初始数据模型的id；与所述训练过的数据模型(500)有关的分析id。6.根据权利要求1至5中任一项所述的第一网络实体(100)，其特征在于，所述第一网络实体(100)还用于：从第二网络实体(200)接收注册请求(201)，其中，所述注册请求(201)包括所述多个训练过的数据模型(500)中的一组训练过的数据模型的数据模型信息(101)和所述第二网络实体(200)的地址；以及响应于所述注册请求(201)，将所述一组训练过的数据模型中的每个训练过的数据模型(500)的世代编号(502)和/或家族id(501)提供给所述第二网络实体(200)，或者将所述生成的数据模型家族信息(102)提供给所述第二网络实体(200)。7.根据权利要求6所述的第一网络实体(100)，其特征在于，所述第一网络实体(100)还用于：从第三网络实体(300)接收发现请求(402)，其中，所述发现请求(402)指示所述多个训练过的数据模型(500)中的至少一个训练过的数据模型(500)；以及响应于所述发现请求(402)，将所述至少一个训练过的数据模型(500)的数据模型信息(101)、世代编号(502)和家族id(501)中的至少一个提供给所述第三网络实体(300)，并且
将所述第二网络实体(200)的地址提供给所述第三网络实体(300)。8.根据权利要求7所述的第一网络实体(100)，其特征在于，所述发现请求(402)包括分析id、家族id(501)、世代编号(502)或世代编号(502)范围中的至少一个。9.根据权利要求1至8中任一项所述的第一网络实体(100)，其特征在于，所述第一网络实体(100)还用于：在生成所述数据模型家族信息(102)之前，检查所述多个训练过的数据模型(500)的数据模型信息(101)。10.根据权利要求1至9中任一项所述的第一网络实体(100)，其特征在于，所述第一网络实体(100)包括或实现网络存储库功能(nrf)。11.一种用于提供一个或多个训练过的数据模型(500)的第二网络实体(200)，其特征在于，所述第二网络实体(200)用于：将注册请求(201)提供给第一网络实体(100)，其中，所述注册请求(201)包括所述第二网络实体(200)提供的一组训练过的数据模型的数据模型信息(101)；以及响应于所述注册请求(201)，从所述第一网络实体(100)接收数据模型家族信息(102)，其中，所述数据模型家族信息(102)包括所述一组训练过的数据模型中的每个训练过的数据模型(500)的世代编号(502)和/或家族id(501)。12.根据权利要求11所述的第二网络实体(200)，其特征在于，所述一组训练过的数据模型中的每个训练过的数据模型(500)的所述家族id(501)指示所述训练过的数据模型(500)属于一个或多个数据模型家族中的哪一个数据模型家族。13.根据权利要求11或12所述的第二网络实体(200)，其特征在于，所述第二网络实体(200)还用于：更新所述一组训练过的数据模型中的一个或多个训练过的数据模型(500)；以及将所述更新后的一个或多个训练过的数据模型(500)的更新后的数据模型信息(101)提供给所述第一网络实体(100)。14.根据权利要求11至13中任一项所述的第二网络实体(200)，其特征在于，所述第二网络实体(200)还用于：将所述一组训练过的数据模型的数据模型信息(101)和/或所述数据模型家族信息(102)提供给第三网络实体(300)。15.根据权利要求14所述的第二网络实体(200)，其特征在于，所述第二网络实体(200)还用于：从所述第三网络实体(300)接收使用请求(401)，其中，所述使用请求(401)指示至少一个训练过的数据模型(500)；以及响应于所述使用请求(401)，将所述至少一个训练过的数据模型(500)与所述数据模型信息(101)和/或所述数据模型家族信息(102)一起提供给所述第三网络实体(300)。16.根据权利要求11至15中任一项所述的第二网络实体(200)，其特征在于，所述第二网络实体(200)包括或实现网络数据分析功能(nwdaf)、用户数据存储库(udr)、应用功能(af)、经由网络开放功能(nef)的af和管理平面网络功能中的至少一个。17.一种用于使用一个或多个训练过的数据模型(500)的第三网络实体(300)，其特征
在于，所述第三网络实体(300)用于：获取数据模型家族信息(102)，其中，所述数据模型家族信息(102)包括所述一个或多个训练过的数据模型(500)中的每个训练过的数据模型(500)的世代编号(502)和/或家族id(501)；所述第三网络实体(300)还用于：根据所述数据模型家族信息(102)获取所述一个或多个训练过的数据模型(500)；和/或根据所述数据模型家族信息(102)应用和/或处理所述一个或多个训练过的数据模型(500)；和/或根据所述数据模型家族信息(102)发现所述一个或多个训练过的数据模型(500)。18.根据权利要求17所述的第三网络实体(300)，其特征在于，所述第三网络实体(300)用于：通过发现或响应于向第一网络实体(100)发送发现请求(402)，从所述第一网络实体(100)获取所述数据模型家族信息(102)。19.根据权利要求18所述的第三网络实体，其特征在于，所述第三网络实体用于：响应于向第二网络实体(200)发送使用请求(401)，从所述第二网络实体(200)获取所述数据模型家族信息(102)。20.根据权利要求19所述的第三网络实体(300)，其特征在于，所述发现请求(402)包括对以下内容中的至少一个的请求：某个训练过的数据模型(500)的初始数据模型；与某个训练过的数据模型(500)有关的子数据模型和/或下一代数据模型；与某个训练过的数据模型(500)有关的父数据模型和/或上一代数据模型；与某个家族id(501)有关的相关训练过的数据模型；与某个训练过的数据模型(500)属于同一代的训练过的数据模型。21.根据权利要求19或20所述的第三网络实体(300)，其特征在于，所述发现请求(402)包括以下内容中的至少一个：请求所述一个或多个训练过的数据模型(500)所针对的分析id；与请求所述一个或多个训练过的数据模型(500)有关的初始数据模型的id和/或家族id(501)；与请求所述一个或多个训练过的数据模型(500)有关的一个或多个世代编号(502)或世代编号(502)范围。22.根据权利要求17至21中任一项所述的第三网络实体(300)，其特征在于，所述第三网络实体(300)还用于：根据所述数据模型信息(101)，向第二网络实体(200)发送使用请求(401)，其中，所述使用请求(402)指示所述一个或多个训练过的数据模型(500)；以及响应于所述使用请求(401)，从所述第二网络实体(200)接收所述一个或多个训练过的数据模型(500)。23.根据权利要求17至22中任一项所述的第三网络实体(300)，其特征在于，所述第三网络实体(300)用于：应用所述一个或多个训练过的数据模型(500)进行分析生成；和/或
通过更新和/或训练所述一个或多个训练过的数据模型(500)，和/或通过组合两个或两个以上训练过的数据模型(500)，处理所述一个或多个训练过的数据模型(500)。24.根据权利要求17至23中任一项所述的第三网络实体(300)，其特征在于，所述第三网络实体(300)包括或实现网络数据分析功能(nwdaf)。25.一种用于管理数据模型信息的方法(1300)，其特征在于，所述方法(1300)由第一网络实体(100)执行，并且包括：获取(1301)多个训练过的数据模型(500)的数据模型信息(101)；以及生成(1302)数据模型家族信息(102)；其中，所述数据模型家族信息(102)包括所述多个训练过的数据模型(500)中的每个训练过的数据模型(500)的世代编号(502)和/或家族id(501)。26.一种用于管理数据模型信息的方法(1400)，其特征在于，所述方法(1400)由第一网络实体(100)执行，并且包括：从第三网络实体(300)接收(1401)发现请求(402)，其中，所述发现请求(402)指示多个训练过的数据模型(500)中的至少一个训练过的数据模型(500)；以及响应于所述发现请求(402)，将所述至少一个训练过的数据模型(500)的数据模型信息(101)、世代编号(502)和家族id(501)中的至少一个提供(1402)给所述第三网络实体(300)，并且将提供所述至少一个训练过的数据模型(500)的第二网络实体(200)的地址提供给所述第三网络实体(300)。27.一种用于提供一个或多个训练过的数据模型(500)的方法(1500)，其特征在于，所述方法(1400)由第二网络实体(200)执行，并且包括：将注册请求(201)提供(1501)给第一网络实体(100)，其中，所述注册请求(201)包括一组训练过的数据模型(500)的数据模型信息(101)；以及响应于所述注册请求(201)，从所述第一网络实体(100)接收(1502)数据模型家族信息(102)，其中，所述数据模型家族信息(102)包括所述一组训练过的数据模型(500)中的每个训练过的数据模型(500)的世代编号(502)和/或家族id(501)。28.一种用于使用一个或多个训练过的数据模型(500)的方法(1600)，其特征在于，所述方法(1600)由第三网络实体(300)执行，并且包括：获取(1601)数据模型家族信息(102)，其中，所述数据模型家族信息(102)包括所述一个或多个训练过的数据模型(500)中的每个训练过的数据模型(500)的世代编号(502)和/或家族id(501)；所述方法还包括：根据所述数据模型家族信息(102)获取(1602)所述一个或多个训练过的数据模型(500)；和/或根据所述数据模型家族信息(102)应用和/或处理(1604)所述一个或多个训练过的数据模型(500)；和/或根据所述数据模型家族信息(102)发现(1603)所述一个或多个训练过的数据模型(500)。29.一种包括程序代码的计算机程序，其特征在于，当所述程序代码运行在计算机上时，所述程序代码使得根据权利要求25、26、27或28所述的方法(1300、1400、1500、1600)被执行。

技术总结
本公开涉及选择一个或多个训练过的数据模型，以用于在移动网络(例如，5G移动网络)中生成分析信息等目的。为此，本公开提出了不同的网络实体。第一网络实体用于生成和管理数据模型家族信息，所述数据模型家族信息包括多个训练过的数据模型中的每个训练过的数据模型的世代编号和/或家族ID。第二网络实体用于提供一个或多个训练过的数据模型，并且在所述第一网络实体注册这些训练过的数据模型的数据模型信息。所述第二网络实体响应于上述注册接收所述数据模型家族信息。第三网络实体用于通过所述第一网络实体发现训练过的数据模型，并且根据所述数据模型家族信息从所述第二网络实体获取所述发现的训练过的数据模型以供使用。用。用。


技术研发人员：韦庆 辛阳
受保护的技术使用者：华为技术有限公司
技术研发日：2021.02.17
技术公布日：2023/10/15