本發(fā)明公開(kāi)了一種基于人工智能的容器配置方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，所述方法包括：獲取每個(gè)節(jié)點(diǎn)服務(wù)器在當(dāng)前周期內(nèi)的負(fù)載信息，作為節(jié)點(diǎn)服務(wù)器對(duì)應(yīng)的初始負(fù)載，將每個(gè)初始負(fù)載輸入到訓(xùn)練好的強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型中進(jìn)行趨勢(shì)預(yù)判，得到每個(gè)節(jié)點(diǎn)服務(wù)器對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)峰值，將大于第一預(yù)設(shè)閾值的預(yù)測(cè)峰值對(duì)應(yīng)的初始負(fù)載，作為第一負(fù)載，將小于第二預(yù)設(shè)閾值的預(yù)測(cè)峰值對(duì)應(yīng)的初始負(fù)載，作為第二負(fù)載，第一預(yù)設(shè)閾值大于第二預(yù)設(shè)閾值，按照預(yù)設(shè)的容量調(diào)整方式，對(duì)第一負(fù)載對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)服務(wù)器進(jìn)行擴(kuò)容處理，對(duì)第二負(fù)載對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)服務(wù)器進(jìn)行縮容處理，采用本發(fā)明可提高服務(wù)器容量的利用率，加強(qiáng)了容量調(diào)整的針對(duì)性和效率。