基于区块链的模型管理方法和区块链节点与流程

1.本说明书实施例属于区块链技术领域，尤其涉及一种基于区块链的模型管理方法和区块链节点。


背景技术：

2.区块链(blockchain)是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链系统中按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成链式数据结构，并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本。由于区块链具有去中心化、信息不可篡改、自治性等特性，区块链也受到人们越来越多的重视和应用。


技术实现要素：

3.本发明的目的在于提供一种基于区块链的模型管理方案，增加了模型管理的可追踪性，改善了模型迭代的及时性。
4.本说明书第一方面提供一种基于区块链的模型管理方法，由区块链节点执行，包括：
5.从模型使用方接收第一交易，所述第一交易调用合约，包括第一模型的第一性能信息；
6.在判断所述第一性能信息不满足预设条件的情况下，在所述合约的合约状态中存储第一信息，所述第一信息用于指示进行模型迭代；
7.将所述合约状态中存储的所述第一信息提供给模型训练方，以使得所述模型训练方基于所述第一模型进行模型迭代。
8.在一种实施方式中，所述方法还包括：
9.从模型训练方接收第二交易，所述第二交易调用所述合约，所述第二交易中包括第二模型的第二性能信息，所述第二模型通过基于所述第一模型进行迭代而得到；
10.基于所述第二性能信息确定所述第二模型是否有效；
11.在确定所述第二模型有效的情况中，在所述合约的合约状态中存储第二信息，所述第二信息用于指示所述第二模型有效。
12.在一种实施方式中，所述方法还包括，在确定所述第二模型有效的情况中，在所述合约状态中删除所述第一信息。
13.在一种实施方式中，所述基于所述第二性能信息确定所述第二模型是否有效包括：
14.在确定所述第二性能信息满足预设条件的情况下，确定所述第二模型有效。
15.在一种实施方式中，所述合约状态中存储有由所述模型训练方上传至区块链的所述第一模型的第三性能信息，所述在确定所述第二性能信息满足预设条件的情况下，确定所述第二模型有效，包括：
16.在确定所述第二性能信息满足预设条件、且根据所述第三性能信息和所述第二性
能信息确定所述第二模型优于所述第一模型的情况下，确定所述第二模型有效。
17.在一种实施方式中，所述方法还包括：
18.从所述模型训练方接收第三交易，所述第三交易中包括所述第二模型的训练相关信息；
19.根据所述第三交易，在区块链中存储所述第二模型的训练相关信息。
20.在一种实施方式中，所述训练相关信息至少包括：样本的哈希值和存储位置信息。
21.在一种实施方式中，所述训练相关信息还包括以下至少一项：模型训练流程信息、训练数据属性信息、模型性能信息。
22.在一种实施方式中，所述方法还包括：
23.从所述模型使用方接收第四交易，所述第四交易调用所述合约，包括所述第一模型的使用场景信息；
24.在判断所述使用场景信息不满足预设场景条件的情况下，在所述合约的合约状态中存储第三信息，所述第三信息用于指示所述第一模型的使用场景信息不满足预设场景条件；
25.将所述第三信息提供给所述模型训练方。
26.本说明书第二方面提供一种区块链节点，包括：
27.接收单元，用于从模型使用方接收第一交易，所述第一交易调用合约，包括第一模型的第一性能信息；
28.存储单元，用于在判断所述第一性能信息不满足预设条件的情况下，在所述合约的合约状态中存储第一信息，所述第一信息用于指示进行模型迭代；
29.提供单元，用于将所述合约状态中存储的所述第一信息提供给模型训练方，以使得所述模型训练方基于所述第一模型进行模型迭代。
30.在一种实施方式中，所述接收单元还用于从模型训练方接收第二交易，所述第二交易调用所述合约，所述第二交易中包括第二模型的第二性能信息，所述第二模型通过基于所述第一模型进行迭代而得到；
31.所述区块链节点还包括确定单元，用于基于所述第二性能信息确定所述第二模型是否有效；
32.所述存储单元还用于在确定所述第二模型有效的情况中，在所述合约的合约状态中存储第二信息，所述第二信息用于指示所述第二模型有效。
33.本说明书第三方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行第一方面所述的方法。
34.本说明书第四方面提供一种计算设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有可执行代码，所述处理器执行所述可执行代码时，实现第一方面所述的方法。
35.通过本说明书实施例提供的模型管理方案，在区块链中记录了模型调用和模型更新的全过程，模型训练方可通过链上数据确定什么时候触发对模型的更新，模型使用方可通过合约确定迭代后的模型是否有效，使得模型迭代的过程可追踪、更及时。
附图说明
36.为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使
用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
37.图1示出了一实施例中的区块链架构图；
38.图2为本说明书实施例提供的业务场景示意图；
39.图3为本说明书实施例中的模型管理方法流程图；
40.图4为本说明书实施例中的模型管理方法的流程图；
41.图5为本说明书另一实施例中的模型管理方法的流程图；
42.图6为本说明书实施例中的一种区块链节点的架构图。
具体实施方式
43.为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本说明书保护的范围。
44.图1示出了一实施例中的区块链架构图。在图1所示的区块链架构图中，区块链100中例如包含节点1-节点6共6个节点。节点之间的连线示意性的表示p2p(peer to peer，点对点)连接。这些节点上可存储全量的账本，即存储全部区块和全部账户的状态。其中，区块链中的每个节点可通过执行相同的交易而产生区块链中的相同的状态，区块链中的每个节点可存储相同的状态数据库。可以理解，图1中虽然示出了区块链中包括6个节点，本说明书实施例不限于此，而是可以包括其他数目的节点。具体是，区块链中包含的节点可以满足拜占庭容错(byzantine fault tolerance，bft)要求。所述的拜占庭容错要求可以理解为在区块链内部可以存在拜占庭节点，而区块链对外不体现拜占庭行为。一般的，一些拜占庭容错算法中要求节点个数大于3f+1，f为拜占庭节点个数，例如实用拜占庭容错算法pbft(practical byzantine fault tolerance)。
45.区块链领域中的交易可以指在区块链中执行并记录在区块链中的任务单元。交易中通常包括发送字段(from)、接收字段(to)和数据字段(data)。其中，在交易为转账交易的情况中，from字段表示发起该交易(即发起对另一个账户的转账任务)的账户地址，to字段表示接收该交易(即接收转账)的账户地址，data字段中包括转账金额。在交易调用区块链中的智能合约的情况中，from字段表示发起该交易的账户地址，to字段表示交易所调用的合约的账户地址，data字段中包括调用合约中的函数名、及对该函数的传入参数等数据，以用于在交易执行时从区块链中获取该函数的代码并执行该函数的代码。
46.区块链中可提供智能合约的功能。区块链上的智能合约是在区块链系统上可以被交易触发执行的合约。智能合约可以通过代码的形式定义。在区块链中调用智能合约，是发起一笔指向智能合约地址的交易，使得区块链中每个节点分布式地运行智能合约代码。需要说明的是，除了可以由用户创建智能合约，也可以在创世块中由系统设置智能合约。这类合约一般称为创世合约。一般的，创世合约中可以设置一些区块链的数据结构、参数、属性和方法。此外，具有系统管理员权限的账户可以创建系统级的合约，或者修改系统级的合约
(简称为系统合约)。其中，所述系统合约可用于在区块链中增加不同业务的数据的数据结构。
47.在部署合约的场景中，例如，bob将一个包含创建智能合约信息(即部署合约)的交易发送到如图1所示的区块链中，该交易的data字段包括待创建的合约的代码(如字节码或者机器码)，交易的to字段为空，以表示该交易用于部署合约。节点间通过共识机制达成一致后，确定合约的合约地址“0x6f8ae93
…”
，各个节点在状态数据库中添加与该智能合约的合约地址对应的合约账户，分配与该合约账户对应的状态存储，并将合约代码保存在该合约的状态存储中，从而合约创建成功。
48.在调用合约的场景中，例如，bob将一个用于调用智能合约的交易发送到如图1所示的区块链中，该交易的from字段是交易发起方(即bob)的账户的地址，to字段中的“0x6f8ae93
…”
代表了被调用的智能合约的地址，交易的data字段包括调用智能合约的方法和参数。在区块链中对该交易进行共识之后，区块链中的各个节点可分别执行该交易，从而分别执行该合约，基于该合约的执行更新状态数据库。
49.在联邦学习中，多个参与方通常分别提供一部分数据参与模型训练。在模型应用的过程中，时常会遇到模型效果下降的情况，从而需要进行模型的迭代。在相关技术中，通常通过人工来确定是否需要进行模型的迭代。例如，需要多个参与方线下获取模型使用方的模型使用情况，并且多个参与方需要通过相互协商确定是否进行对模型的迭代。上述过程有可能延误模型的迭代，影响业务的进行。
50.本说明书实施例提供一种模型管理方案，通过使用智能合约进行对模型性能的监测，根据模型性能确定是否需要进行模型迭代，避免了模型管理过程中的迭代延迟的风险。
51.图2为本说明书实施例提供的业务场景示意图。如图2中所示，区块链100中预先部署有用于进行模型管理的智能合约。模型使用方的设备20可通过调用合约向区块链上传当前使用模型的性能信息，合约在接收到模型的性能信息之后，根据该性能信息确定当前模型是否需要迭代，在确定需要迭代的情况中在合约状态中存储用于指示进行模型迭代的信息。各个模型训练方(即联邦学习的各个参与方)的设备(图2中模型训练方设备101和模型训练方设备102作为示意)可从区块链获取用于指示进行模型迭代的信息，根据该信息启动对模型的迭代。各个模型训练方的设备在训练好模型之后，使用验证样本对训练好的模型进行验证，得到模型的性能信息，并可调用智能合约将迭代之后的模型的性能信息上传区块链。合约根据该新的性能信息判断迭代后的模型是否有效，在判断有效的情况中，在合约状态中存储用于指示新的模型有效的信息，模型使用方的设备20根据该信息，可从模型训练方获取最新迭代的模型。
52.下文中将描述本说明书实施例基于区块链的模型管理方案。
53.图3为本说明书实施例中的模型管理方法流程图。图3中所示的模型训练方对应于任一模型训练方的设备，下文中简称为模型训练方，图3中所示的模型使用方对应于模型使用方的设备。
54.参考图3，首先，在步骤s301，模型训练方进行模型训练，得到模型m1，对样本和模型进行评测，得到评测结果。
55.本说明书实施例中的模型训练可以为多个参与方共同进行的联邦训练，也可以为单个模型训练方进行模型训练，对此不作限定。
56.一个或多个模型训练方可通过多次迭代训练模型，其中，在各次迭代中，使用不同的训练样本集进行对模型的训练，即更新模型的参数。在每次迭代之后，可使用相同的验证样本集对更新的模型进行验证，在模型的性能达到预设阈值的情况中，可结束对模型训练的迭代过程。其中，验证样本集可包括例如多个不同时间段的样本，从而可验证该模型的性能相对于不同时间段的稳定性。
57.各个模型训练方在进行对模型的训练之前，可对样本数据进行评测，得到样本的评测结果，该样本数据包括训练样本和验证样本。具体是，所述评测结果可包括样本的特征覆盖率、公平性、特征稳定性、特征穿越性等性能信息。各个模型训练方根据评测结果确定样本数据符合要求之后，可将样本数据存储到云存储中，并使用样本数据中的训练样本训练模型，使用验证样本验证模型性能。其中，模型训练方可对样本数据加密后将密文样本数据存储到云存储中。
58.各个模型训练方在参与模型训练的过程中，可记录模型训练的流程信息。该流程信息例如包括：模型训练参与方的信息、模型训练的过程信息(如时间信息)、超参数等。
59.各个模型训练方在完成对模型的训练之后，可对训练好的模型进行评测，得到模型的性能信息。所述性能信息例如包括模型的准确性、稳定性等。
60.在步骤s303，模型训练方向区块链发送调用合约的交易tx1，交易tx1中包括模型m1的模型性能信息s1。
61.一个或多个模型训练方在完成对模型的训练和评测之后，可由一个模型训练方向区块链发送交易tx1，交易tx1中调用上述用于管理模型的合约。具体是，交易tx1中可调用合约中的用于确定模型是否有效的函数，其中对该函数的传入参数包括模型m1的性能信息s1。该性能信息中例如包括利用多个时段的验证样本验证的多个性能值，所述性能值例如包括准确度等。所述性能信息s1中例如还包括性能稳定性，该性能稳定性基于多个性能值计算得到，用于确定模型针对不同时段的验证样本的性能波动程度。
62.在步骤s305，区块链执行交易tx1，在基于s1确认模型m1有效的情况下，在合约状态中记录模型m1有效的信息，并存储s1。
63.具体是，区块链中的各个节点在对交易tx1的共识达成之后，可分别执行交易tx1。区块链节点在执行交易tx1时，根据交易tx1执行合约中的用于确定模型是否有效的函数，根据性能信息s1确定模型m1是否有效。区块链节点可确定性能信息s1中的与多批验证样本对应的多个性能值是否符合预设条件，例如，可确定性能信息s1中的模型准确度是否大于预设阈值。另外，区块链节点还可以确定性能信息s1中的模型稳定性是否大于预设阈值，等等。
64.区块链节点在确定模型性能值符合预设条件的情况下，可确认模型m1有效，从而可在合约的合约状态中记录用于指示模型m1有效的信息。例如，区块链节点可在有效模型列表中记录模型m1的模型标识，以指示模型m1为最新的有效的模型。同时，区块链节点还在合约状态中与模型m1关联地存储性能信息s1。
65.在另一种情况下，区块链节点在确定模型性能值不符合预设条件的情况下，可向模型训练方返回用于指示模型m1无效的信息，同时不在合约的合约状态中记录模型m1的相关信息。模型训练方在接收到用于指示模型m1无效的信息，可重新训练模型，也得到符合要求的模型。
66.在步骤s307，模型训练方向区块链发送交易tx2，以上传模型m1的训练相关信息。
67.区块链节点在确认模型m1有效之后，可向模型训练方返回用于指示模型m1有效的信息，或者模型训练方可从区块链中查询到用于指示模型m1有效的信息。模型训练方在获取到用于指示模型m1有效的信息之后，可向区块链发送交易tx2，该交易tx2中可包括模型m1的样本验证信息。在一种实施方式中，在交易tx2中包括模型m1的样本验证信息的密文。其中，模型m1的样本验证信息例如可包括样本数据的存储地址、样本数据的哈希值。该样本验证信息可用于对模型m1的样本数据进行验证，例如验证方可根据该存储地址读取到样本验证数据，使用该样本数据的哈希值对样本数据进行验证，以确认该样本数据是否正确。
68.该交易tx2中还可以包括上述评测结果。所述评测结果如上文所述例如包括对样本数据的各项属性的评测结果、以及对模型m1的各项评测结果。
69.另外，交易tx2中还可以包括模型m1的训练过程中的流程信息等信息。
70.在步骤s309，区块链执行交易tx2，在区块链中存储模型m1的训练相关信息。
71.具体是，区块链中的各个节点在对交易tx2共识达成之后，分别执行交易tx2，从而将交易tx2存储区块链中，即将交易tx2打包到区块中存储到区块数据库中。通过如此，将模型m1的训练相关信息存储到区块链中。
72.通过如此，将模型训练方的私有数据加密存储在云存储中，将训练过程关联的样本验证信息、评测结果、流程信息等均可在加密后记录在区块链中，从而保证模型来源信息不可篡改，关键结果不可篡改。在需要的时候，验证方(例如可信第三方)可根据模型m1的标识从区块链中获取模型m1的样本验证信息，根据该样本验证信息获取到样本数据，并对该样本数据进行验证，验证方还可以通过对样本数据的各个评测结果对样本数据进行验证。验证方在完成对样本数据的验证之后，可基于该样本数据重新训练模型并对训练得到的模型进行验证，以确认在合约状态中存储的模型m1的性能信息s1是否真实。也就是说，模型训练方通过向区块链上传模型训练的相关数据，使得可回溯模型的训练过程，保证了合约状态中存储的性能信息s1的真实性，从而合约基于该性能信息s1确定的模型m1有效的信息是真实可信的，模型使用方可基于合约状态中的有效模型的信息确定使用哪个模型。
73.在步骤s311，区块链向模型使用方提供模型m1有效的信息。
74.模型使用方可主动从区块链查询当前最新的模型标识。区块链节点响应于该查询，可将模型m1的标识提供给模型使用方，以指示当前模型m1为最新有效的模型。
75.在步骤s313，模型训练方向模型使用方发送模型m1。
76.模型使用方在确认模型m1为当前最新的有效的模型之后，可向模型训练方请求获取模型m1。模型训练方响应于该请求，将模型m1提供给模型使用方。在存在多个模型训练方的情况中，模型使用方可向多个模型训练方中的预设模型训练方请求获取模型m1，或者，在每个模型训练方保存模型m1的部分数据的情况中，模型使用方可从多个模型训练方获取该模型m1，并可通过使用模型m1来开展业务。
77.图4为本说明书实施例中的模型管理方法的流程图。
78.如图4所示，在步骤s401,模型使用方向区块链发送调用合约的交易tx3，交易tx3中包括模型m1的模型性能信息s2。
79.模型使用方在对模型m1使用了一段时间之后，可对于模型m1预测过的对象获取预测标签，从而可得到新的样本，该样本可用作为继续训练模型的训练样本，也可以用作为用
于验证模型的验证样本。模型使用方可使用新产生的验证样本对模型m1进行验证，得到模型性能信息s2。与模型性能信息s1类似地，该模型性能信息s2例如可包括模型准确度、模型性能稳定性等性能信息。
80.之后，模型使用方可生成调用合约的交易tx3，交易tx3中例如可以调用合约中的模型迭代函数，对该函数的传入参数包括模型性能信息s2。
81.在步骤s403，区块链执行交易tx3，在判断模型性能信息s2不满足预设条件的情况下，在合约状态中存储用于指示模型迭代的信息。
82.具体是，区块链中的各个节点在对交易tx3的共识达成之后，分别执行交易tx3。区块链节点在执行交易tx3的过程中，判断模型性能信息s2是否满足预设条件，例如，判断模型性能信息s2中的模型准确度是否高于预设阈值，或者/并且判断模型性能信息s2中的模型性能稳定性是否大于预设阈值等。区块链节点在判断模型性能信息满足预设条件的情况下，在合约状态中存储用于指示进行模型迭代的信息，以指示模型训练方启动模型迭代。具体是，在合约状态中可存储例如状态变量iter的值，该变量的值默认为例如0，以表示不需要迭代，当区块链节点在判断模型性能信息不满足预设条件(例如阈值)的情况下，将变量iter的值更新为例如1，以用于指示需要进行模型迭代。
83.在步骤s405，模型训练方从区块链获取用于指示模型迭代的信息。
84.模型训练方可定期从区块链中查询合约状态中是否指示启动模型迭代，具体是，查询合约状态中的状态变量iter的值是否为预设值(例如1)。
85.在步骤s407，模型训练方基于模型m1进行模型迭代，得到模型m2及其模型性能信息s3。
86.当模型训练方查询到状态变量iter的值变为1时，可再次启动模型训练，并基于模型m1进行模型训练。模型训练方可从模型使用方获取更新的训练样本和验证样本，并使用该更新的训练样本进行对模型m1的训练，得到模型m2。之后，模型训练方可使用更新的验证样本来验证训练好的新的模型m2，得到模型m2的模型性能信息s31，模型训练方还可以使用与前述模型m1相同的验证样本验证模型m2，得到模型m2的模型性能信息s32。模型训练方在进行模型训练的同时，与上文类似地，对新的样本和模型进行评测，得到评测结果。
87.其中，对模型的训练过程和验证过程可参考上文对步骤s301的描述，在此不再赘述。
88.在步骤s409，模型训练方向区块链发送调用合约的交易tx4，交易tx4中包括模型m2的模型性能信息s3，其中，模型性能信息s3中可包括上述模型性能信息s31和s32。
89.该步骤可参考上文对步骤s303的描述，在此不再赘述。
90.在步骤s411，区块链执行交易tx4，在基于模型性能信息s3和s1确认迭代有效的情况下，记录用于指示模型m2有效的信息。
91.具体是，各个区块链节点在对交易tx4的共识达成之后，分别执行交易tx4。区块链节点在执行交易tx4时，可确定模型性能信息s31是否满足预设条件。在模型性能信息s31满足预设条件的情况下，还可以确认模型性能信息s32是否优于区块链中当前存储的模型性能信息s1，在确定s32优于s1的情况下，可确认模型m2优于模型m1，从而可确定模型迭代有效。区块链节点在确认此次迭代有效之后，可在合约状态中记录用于指示模型m2有效的信息，例如如上文所述在有效模型列表中记录模型m2的标识。同时，区块链节点可将状态变量
iter的值更新为0，以指示当前不需要进行模型迭代。
92.在步骤s413，模型训练方向区块链发送交易tx5，以上传模型m2训练的相关信息。在步骤s415，区块链执行交易tx5，在区块链中存储模型m2训练的相关信息。在步骤s417，区块链向模型使用方提供模型m2有效的信息。在步骤s419，模型训练方向模型使用方发送模型m2。步骤s413-s419可参考上文对步骤s307-s313的描述，在此不再赘述。
93.图5为本说明书另一实施例中的模型管理方法的流程图。
94.如图5所示，在步骤s510，模型使用方向区块链发送调用合约的交易tx6，交易tx6中包括模型的使用场景信息。
95.模型使用方可按照约定时间(例如每天或者每周等)向区块链发送交易tx6。交易tx6中例如调用合约中的用于判断场景是否为预设场景的函数，对该函数的传入参数包括用于指示模型使用场景的数据，例如使用模型的产品的名称、调用模型的接口名等。
96.在步骤s520，区块链执行交易tx6，在判断使用场景与预设场景不一致的情况下，记录用于指示使用场景与预设场景不一致的信息。
97.具体是，区块链节点在执行交易tx6时，可判断使用模型的产品名称和/或接口名与预设的产品名称和/或接口名是否一致，或者区块链节点可对交易tx6中的用于指示模型使用场景的数据进行语义分析，并根据语义分析的结果确定模型的使用场景与预设场景是否一致。
98.区块链节点在确定模型的使用场景与预设场景不一致的情况中，可将合约状态中的预设的例如状态变量scene的值更新为1，从而用于指示模型的使用场景与预设场景不一致，其中变量scene的初始值可默认为0。
99.在步骤s530，模型训练方从区块链获取用于指示场景不一致的信息。
100.具体是，模型训练方可定期从区块链中查询合约的状态变量的scene的值，当查询变量scene的值为1时，可确认模型使用方将模型用于不允许的场景中。
101.在步骤s540，模型训练方基于指示场景不一致的信息，确定是否向模型使用方提供模型服务。
102.通过本说明书实施例提供的模型管理方案，在区块链中记录了模型调用和模型更新的全过程，模型训练方可通过链上数据确定什么时候触发对模型的更新，模型使用方可通过合约确定迭代后的模型是否有效，使得模型迭代的过程可追踪、更及时。
103.图6为本说明书实施例中的一种区块链节点的架构图，该区块链节点用于执行如图3-图5中任一附图所示的方法，包括：
104.接收单元61，用于从模型使用方接收第一交易，所述第一交易调用合约，包括第一模型的第一性能信息；
105.存储单元62，用于在判断所述第一性能信息不满足预设条件的情况下，在所述合约的合约状态中存储第一信息，所述第一信息用于指示进行模型迭代；
106.提供单元63，用于将所述合约状态中存储的所述第一信息提供给模型训练方，以使得所述模型训练方基于所述第一模型进行模型迭代。
107.本说明书实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行如图3-图5中任一附图所示的方法。
108.本说明书实施例还提供一种计算设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储
有可执行代码，所述处理器执行所述可执行代码时，实现如图3-图5中任一附图所示的方法。
109.在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(programmable logic device,pld)(例如现场可编程门阵列(field programmable gate array，fpga))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片pld上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(hardware description language，hdl)，而hdl也并非仅有一种，而是有许多种，如abel(advanced boolean expression language)、ahdl(altera hardware description language)、confluence、cupl(cornell university programming language)、hdcal、jhdl(java hardware description language)、lava、lola、myhdl、palasm、rhdl(ruby hardware description language)等，目前最普遍使用的是vhdl(very-high-speed integrated circuit hardware description language)与verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。
110.控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：arc 625d、atmel at91sam、microchip pic18f26k20以及silicone labs c8051f320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
111.上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为服务器系统。当然，本技术不排除随着未来计算机技术的发展，实现上述实施例功能的计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、车载人机交互设备、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
112.虽然本说明书一个或多个实施例提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，
但基于常规或者无创造性的手段可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的装置或终端产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境，甚至为分布式数据处理环境)。术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、产品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、产品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，并不排除在包括所述要素的过程、方法、产品或者设备中还存在另外的相同或等同要素。例如若使用到第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
113.为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本说明书一个或多个时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现，也可以将实现同一功能的模块由多个子模块或子单元的组合实现等。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
114.本发明是参照根据本发明实施例的方法、装置(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
115.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
116.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
117.在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。
118.内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flash ram)。内存是计算机可读介质的示例。
119.计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除
可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储、石墨烯存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
120.本领域技术人员应明白，本说明书一个或多个实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本说明书一个或多个实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书一个或多个实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
121.本说明书一个或多个实施例可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本本说明书一个或多个实施例，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
122.本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本说明书的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
123.以上所述仅为本说明书一个或多个实施例的实施例而已，并不用于限制本本说明书一个或多个实施例。对于本领域技术人员来说，本说明书一个或多个实施例可以有各种更改和变化。凡在本说明书的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在权利要求范围之内。

技术特征：
1.一种基于区块链的模型管理方法，由区块链节点执行，包括：从模型使用方接收第一交易，所述第一交易调用合约，包括第一模型的第一性能信息；在判断所述第一性能信息不满足预设条件的情况下，在所述合约的合约状态中存储第一信息，所述第一信息用于指示进行模型迭代；将所述合约状态中存储的所述第一信息提供给模型训练方，以使得所述模型训练方基于所述第一模型进行模型迭代。2.根据权利要求1所述的方法，还包括：从模型训练方接收第二交易，所述第二交易调用所述合约，所述第二交易中包括第二模型的第二性能信息，所述第二模型通过基于所述第一模型进行迭代而得到；基于所述第二性能信息确定所述第二模型是否有效；在确定所述第二模型有效的情况中，在所述合约的合约状态中存储第二信息，所述第二信息用于指示所述第二模型有效。3.根据权利要求2所述的方法，还包括，在确定所述第二模型有效的情况中，在所述合约状态中删除所述第一信息。4.根据权利要求2所述的方法，所述基于所述第二性能信息确定所述第二模型是否有效包括：在确定所述第二性能信息满足预设条件的情况下，确定所述第二模型有效。5.根据权利要求4所述的方法，所述合约状态中存储有由所述模型训练方上传至区块链的所述第一模型的第三性能信息，所述在确定所述第二性能信息满足预设条件的情况下，确定所述第二模型有效，包括：在确定所述第二性能信息满足预设条件、且根据所述第三性能信息和所述第二性能信息确定所述第二模型优于所述第一模型的情况下，确定所述第二模型有效。6.根据权利要求2所述的方法，还包括：从所述模型训练方接收第三交易，所述第三交易中包括所述第二模型的训练相关信息；根据所述第三交易，在区块链中存储所述第二模型的训练相关信息。7.根据权利要求6所述的方法，所述训练相关信息至少包括：样本哈希值和样本存储位置信息。8.根据权利要求7所述的方法，所述训练相关信息还包括以下至少一项：模型训练流程信息、训练数据属性信息、模型性能信息。9.根据权利要求1所述的方法，还包括：从所述模型使用方接收第四交易，所述第四交易调用所述合约，包括所述第一模型的使用场景信息；在判断所述使用场景信息不满足预设场景条件的情况下，在所述合约的合约状态中存储第三信息，所述第三信息用于指示所述第一模型的使用场景信息不满足预设场景条件；将所述第三信息提供给所述模型训练方。10.一种区块链节点，包括：接收单元，用于从模型使用方接收第一交易，所述第一交易调用合约，包括第一模型的第一性能信息；
存储单元，用于在判断所述第一性能信息不满足预设条件的情况下，在所述合约的合约状态中存储第一信息，所述第一信息用于指示进行模型迭代；提供单元，用于将所述合约状态中存储的所述第一信息提供给模型训练方，以使得所述模型训练方基于所述第一模型进行模型迭代。11.根据权利要求10所述的区块链节点，所述接收单元还用于从模型训练方接收第二交易，所述第二交易调用所述合约，所述第二交易中包括第二模型的第二性能信息，所述第二模型通过基于所述第一模型进行迭代而得到；所述区块链节点还包括确定单元，用于基于所述第二性能信息确定所述第二模型是否有效；所述存储单元还用于在确定所述第二模型有效的情况中，在所述合约的合约状态中存储第二信息，所述第二信息用于指示所述第二模型有效。12.一种区块链节点，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有可执行代码，所述处理器执行所述可执行代码时，实现权利要求1-9中任一项所述的方法。

技术总结
一种基于区块链的模型管理方法，由区块链节点执行，包括：从模型使用方接收第一交易，所述第一交易调用合约，包括第一模型的第一性能信息；在判断所述第一性能信息不满足预设条件的情况下，在所述合约的合约状态中存储第一信息，所述第一信息用于指示进行模型迭代；将所述合约状态中存储的所述第一信息提供给模型训练方，以使得所述模型训练方基于所述第一模型进行模型迭代。型进行模型迭代。型进行模型迭代。


技术研发人员：黄涛 章鹏
受保护的技术使用者：蚂蚁区块链科技（上海）有限公司
技术研发日：2023.05.31
技术公布日：2023/9/14