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龙图腾网获悉暗物质(北京)智能科技有限公司申请的专利一种模型生产方法、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：CN117726002B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202311702885.5，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种模型生产方法、装置、电子设备及存储介质是由章峰设计研发完成，并于2023-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型生产方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种模型生产方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：响应数据接入请求，从数据源中接入训练数据，并对训练数据进行加工处理，得到目标数据集；响应模型接入请求，从模型仓库中选择与接入请求相匹配的目标模型，其中，接入请求中携带了模型类型信息和模型精度信息；响应资源调度请求，通过资源规格信息确定目标资源，其中，资源规格信息基于目标数据集和目标模型确定；响应模型训练请求，基于目标资源执行训练任务，其中，训练任务基于目标数据集和目标模型创建；本申请能够把模型生产的各个阶段进行解耦，每个阶段完成各自功能，提高了模型生产的扩展性，健壮性，复用性，移植性。

本发明授权一种模型生产方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型生产方法，其特征在于，所述方法包括： 响应数据接入请求，从数据源中接入训练数据，并对所述训练数据进行加工处理，得到目标数据集； 响应模型接入请求，从模型仓库中选择与所述接入请求相匹配的目标模型，其中，所述接入请求中携带了模型类型信息和模型精度信息； 响应资源调度请求，通过资源规格信息确定目标资源，其中，所述资源规格信息基于所述目标数据集和所述目标模型确定； 响应模型训练请求，基于所述目标资源执行训练任务，其中，所述训练任务基于所述目标数据集和所述目标模型创建； 所述从数据源中接入训练数据，并对所述训练数据进行加工处理，得到至少一个数据集，包括： 新建总数据集，并在所述总数据集中新建目标版本，将所述训练数据上传至所述目标版本中，若所述训练数据大于等于预设的文件大小，通过分片异步的方式进行上传，若所述的训练数据小于预设的文件大小，通过同步的方式进行上传，所述训练数据为压缩文件； 对所述训练数据进行解压预览处理，以对解压后的所述训练数据进行标注和审核，当审核通过后，将所述总数据集中的所述目标版本进行发布； 所述方法还包括： 响应于数据增加请求，在所述目标版本中补充新增数据； 或者，响应于版本新建请求，在所述总数据集中创建新建版本，并在所述新建版本中上传新版本训练数据； 或者，将同类型的所述总数据集或所述目标版本进行合并； 所述从模型仓库中选择与所述接入请求相匹配的目标模型，包括： 基于所述模型类型信息和所述模型精度信息从所述模型仓库中选择目标模型，若所述模型仓库不存在相匹配的所述目标模型，基于所述模型类型信息和所述模型精度信息确定模型推荐信息，基于所述模型推荐信息获取所述目标模型； 所述方法还包括： 响应推理服务请求，对已训练模型进行发布，并对已训练模型的运行情况进行监控，以动态调整所述已训练模型的运行配置； 以及，对所述已训练模型的运行信息进行回传，以将所述运行信息作为对所述已训练模型进行优化的数据来源； 所述通过资源规格信息确定目标资源，包括： 创建目标资源，基于所述资源规格信息为所述目标资源分配以下资源至少之一：算法镜像、算法参数、CPU核数、内存数、GPU型号，卡数、存储； 所述方法还包括： 在目标资源的使用过程中进行资源监控，对所述目标资源中的资源进行动态分配； 或者，在目标资源的使用过程中进行资源监控，若所述目标资源中的资源存在异常，发送异常资源信息； 所述方法还包括： 响应已训练模型满足预设条件，将已训练模型加入所述模型仓库中。

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