本技術涉及數字數據處理，尤其涉及一種算力租賃管理方法、設備和存儲介質。
背景技術：
1、在人工智能飛速發展的當下，ai大模型已深度融入智能客服、圖像識別、自然語言處理等諸多業務場景。無論是模型訓練，還是實際推理階段，ai大模型對算力均有著極高的要求。然而，許多業務在運行過程中，算力需求呈現出明顯的波動性，并非時刻維持在高位。舉例來說，電商平臺在大促活動期間，智能推薦系統的算力需求會急劇攀升，可在日常運營階段，算力需求又會大幅下降。
2、為了應對業務峰值時的算力需求，企業需要購置大量高端硬件顯卡，高昂的硬件采購成本以及后續的運維和電力消耗，導致算力成本過高。
技術實現思路
1、本技術的主要目的在于提供一種算力租賃管理方法、設備和存儲介質，旨在解決硬件采購成本以及后續的運維和電力消耗，導致算力成本過高的技術問題。
2、為實現上述目的，本技術提供一種算力租賃管理方法，應用于算力租賃管理平臺，所述算力租賃管理方法包括：
3、接收算力租賃表單，確定算力租賃表單對應的任務類型、需求時長以及算力規格；
4、根據所述算力租賃表單對應用戶的歷史算力使用記錄，確定所述用戶基于時間序列的算力需求規律；
5、根據平臺歷史數據確定所述任務類型關聯的算力分析數據；
6、基于所述任務類型、所述需求時長、所述算力規格以及所述算力需求規律計算第一算力需求；以及基于所述任務類型、所述需求時長、所述算力規格以及所述算力分析數據計算第二算力需求；
7、根據所述第一算力需求以及所述第二算力需求，以及與日期關聯的動態權重，確定響應于所述算力租賃表單的算力輸出。
8、在一實施例中，所述接收算力租賃表單，確定算力租賃表單對應的任務類型、需求時長以及算力規格的步驟之前，包括：
9、響應于表單提交控件的輸入操作，確定所述任務類型；
10、渲染所述任務類型關聯的需求詳情控件，不同所述任務類型對應的需求詳情控件不同；
11、響應于所述需求詳情控件的輸入操作，解析出所述需求時長以及所述算力規格；
12、根據所述任務類型、所述需求時長以及所述算力規格生成所述算力租賃表單。
13、在一實施例中，所述根據所述算力租賃表單對應用戶的歷史算力使用記錄，確定所述用戶基于時間序列的算力需求規律的步驟，包括：
14、獲取所述用戶的歷史算力使用記錄，所述歷史算力使用記錄包括執行時段、算力消耗數值及業務場景標簽；
15、基于預設的時間窗口對所述歷史算力使用記錄進行分桶聚合，生成周期性算力消耗特征；
16、對所述周期性算力消耗特征進行建模，識別出用戶算力需求的趨勢項、季節項和殘差項；
17、結合業務場景標簽對所述趨勢項、季節項和殘差項的預測結果進行修正，生成用戶基于時間序列的所述算力需求規律。
18、在一實施例中，所述根據平臺歷史數據確定所述任務類型關聯的算力分析數據的步驟，包括：
19、獲取平臺歷史數據中所有與所述任務類型匹配的歷史算力請求記錄；
20、按照所述任務類型、執行時段、業務場景標簽進行三維分類聚合；
21、計算各分類下的算力消耗特征值，包括均值、方差、分位數及資源利用效率系數；
22、結合外部數據對所述算力消耗特征值進行修正；
23、構建基于隨機森林算法的關聯模型，分析任務類型與所述算力消耗特征值之間的依賴關系，生成所述任務類型關聯的算力分析數據。
24、在一實施例中，所述基于所述任務類型、所述需求時長、所述算力規格以及所述算力需求規律計算第一算力需求的步驟，包括：
25、將所述算力需求規律分解為趨勢項、季節項和隨機項；
26、建立任務類型與標準算力單元的映射關系，將所述算力規格轉換為標準化算力值；
27、采用線性回歸模型，將所述標準化算力值、需求時長與趨勢項、季節項進行加權組合，確定回歸結果；
28、基于時間衰減因子、用戶歷史算力使用的資源利用效率系數以及所述回歸結果，確定所述第一算力需求。
29、在一實施例中，所述基于所述任務類型、所述需求時長、所述算力規格以及所述算力分析數據計算第二算力需求的步驟，包括：
30、于所述算力分析數據中提取與所述任務類型匹配的算力消耗特征值，包括歷史平均算力消耗、時段波動系數、資源利用效率基準值；
31、基于算力規格與硬件性能參數的映射關系，將所述算力規格轉換為單位的標準算力；
32、根據所述時段波動系數以及所述單位的標準算力確定時段修正性能；
33、根據所述需求時長以及所述資源利用效率基準值確定時長效率乘積；
34、基于梯度提升樹處理所述時段修正性能、所述時長效率乘積以及所述歷史平均算力消耗，確定所述第二算力需求。
35、在一實施例中，所述根據所述第一算力需求以及所述第二算力需求，以及與日期關聯的動態權重，確定響應于所述算力租賃表單的算力輸出的步驟，包括：
36、從所述平臺歷史數據中提取日期類型標簽，并建立日期類型與業務波動系數的映射關系；
37、根據所述日期類型與業務波動系數的映射關系，以及歷史算力需求標準差確定所述動態權重；
38、根據所述第一算力需求、所述第二算力需求以及所述動態權重加權組合，確定所述算力輸出。
39、在一實施例中，所述根據所述第一算力需求以及所述第二算力需求，以及與日期關聯的動態權重，確定響應于所述算力租賃表單的算力輸出的步驟之后，包括：
40、采集實際算力輸出數據；
41、基于算力消耗閾值以及所述實際算力輸出數據輸出告警提示信息。
42、此外，為實現上述目的，本技術還提供一種算力租賃管理設備，所述算力租賃管理設備包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述計算機程序配置為實現如上所述算力租賃管理方法的步驟。
43、此外，為實現上述目的，本技術還提供一種存儲介質，所述存儲介質為計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質上存儲有實現算力租賃管理方法的程序，所述實現算力租賃管理方法的程序被處理器執行以實現如上所述算力租賃管理方法的步驟。
44、本技術提供了一種算力租賃管理方法，本技術首先通過接收算力租賃表單，確定算力租賃表單對應的任務類型、需求時長以及算力規格；根據所述算力租賃表單對應用戶的歷史算力使用記錄，確定所述用戶基于時間序列的算力需求規律；根據平臺歷史數據確定所述任務類型關聯的算力分析數據；基于所述任務類型、所述需求時長、所述算力規格以及所述算力需求規律計算第一算力需求；以及基于所述任務類型、所述需求時長、所述算力規格以及所述算力分析數據計算第二算力需求；根據所述第一算力需求以及所述第二算力需求，以及與日期關聯的動態權重，確定響應于所述算力租賃表單的算力輸出。解決了高昂的硬件采購成本以及后續的運維和電力消耗，導致算力成本過高的技術問題，實現了降低算力使用成本的技術效果。