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龙图腾网获悉北京达佳互联信息技术有限公司申请的专利一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120492177B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510983254.8，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质是由廖一桥;刘育良;张迪;盖坤设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开关于一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取用于分布式模型训练的训练样本顺序，训练样本顺序包括与多个迭代一一对应的多个训练样本集；基于训练样本顺序中各迭代所对应训练样本的算力消耗，确定执行分布式模型训练的集群性能损失；预测基于训练样本顺序执行分布式模型训练所得模型的模型效果损失；基于集群性能损失和模型效果损失确定综合损失，以最小化综合损失为目标，采用在不同迭代的训练样本集之间进行样本重组的方式，更新训练样本顺序直至满足预设结束条件得到目标训练样本顺序。本公开在确保模型训练效果的同时提高了硬件利用率和整体训练效率，尤其适用于混合并行的分布式模型训练。

本发明授权一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种数据处理方法，其特征在于，包括： 获取用于分布式模型训练的训练样本顺序，所述训练样本顺序包括与多个迭代一一对应的多个训练样本集，所述分布式模型训练包括所述多个迭代的训练； 基于所述训练样本顺序中各迭代所对应训练样本的算力消耗，确定执行所述分布式模型训练的集群性能损失，所述集群性能损失表征所述训练样本顺序在所述多个迭代中导致的负载不均衡的严重程度； 获取每个所述迭代的参考模型参数和参考模型损失；所述参考模型参数为基于参考训练样本顺利执行相应迭代的训练得到的，所述参考模型损失用于表征验证样本集中的验证样本基于所述参考模型参数得到的预测值与相应真实标签值之间的差异； 基于各所述迭代的参考模型参数，对所述训练样本顺序进行参数轨迹预测，得到每个所述迭代对应所述训练样本顺序的预测模型参数； 基于每个所述迭代的预测模型参数，确定每个所述迭代的预测模型损失；所述预测模型损失用于表征所述验证样本集中的验证样本基于所述预测模型参数得到的预测值与相应真实标签值之间的差异； 基于各所述迭代的预测模型损失与参考模型损失之间的差异，确定模型效果损失； 基于所述集群性能损失和所述模型效果损失确定综合损失，以最小化所述综合损失为目标，采用在不同迭代的训练样本集之间进行样本重组的方式，更新所述训练样本顺序直至满足预设结束条件，得到目标训练样本顺序；所述目标训练样本顺序用于对计算设备集群中的所述模型执行所述分布式模型训练。

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