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龙图腾网获悉中移(苏州)软件技术有限公司;中国移动通信集团有限公司申请的专利训练数据的预加载方法、装置、计算机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：CN120780360B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511285708.0，技术领域涉及：G06F9/30；该发明授权训练数据的预加载方法、装置、计算机设备及存储介质是由洪冬冬;顾昌晟;李莉;李杰亮;施成龙;侯雁设计研发完成，并于2025-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本训练数据的预加载方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开涉及一种训练数据的预加载方法、装置、计算机设备及存储介质。包括通过在检测到当前缓存节点发生故障的情况下，获取目标集群中多个可用缓存节点的节点信息和模型训练任务的训练数据；分别根据多个可用缓存节点的节点信息确定多个可用缓存节点加载训练数据的缓存优先级；根据训练数据从多个可用缓存节点中确定出至少一个候选可用缓存节点；根据缓存优先级从至少一个候选可用缓存节点中确定出目标可用缓存节点，并控制目标可用缓存节点预加载训练数据。这样，能在大规模训练等对数据时效性要求高的场景中，能显著提升目标集群的容错能力、资源利用率与业务稳定性。

本发明授权训练数据的预加载方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种训练数据的预加载方法，其特征在于，包括： 在检测到当前缓存节点发生故障的情况下，获取目标集群中多个可用缓存节点的节点信息和所述当前缓存节点包括的训练数据；其中，所述节点信息包括剩余缓存空间、已缓存数据量、故障次数和上一次异常时间中的至少一种； 分别根据多个所述可用缓存节点的节点信息，确定多个所述可用缓存节点加载所述训练数据的缓存优先级； 根据所述训练数据从多个所述可用缓存节点中确定出至少一个候选可用缓存节点； 根据所述缓存优先级从所述至少一个所述候选可用缓存节点中确定出目标可用缓存节点，并控制所述目标可用缓存节点预加载所述训练数据； 所述节点信息包括所述可用缓存节点中的已缓存数据和剩余缓存空间，所述方法包括： 针对任一候选可用缓存节点，在所述候选可用缓存节点的剩余缓存空间小于所述训练数据的数据量时，根据所述训练数据的数据量从所述候选可用缓存节点中的已缓存数据中确定出待移除缓存数据； 移除所述待移除缓存数据，并重新确定所述候选可用缓存节点加载所述训练数据时的缓存优先级； 根据重新确定的所述候选可用缓存节点加载所述训练数据时的缓存优先级确定出所述目标可用缓存节点，并控制所述目标可用缓存节点预加载所述训练数据； 所述可用缓存节点加载所述训练数据的缓存优先级的计算公式为： 其中，表示第i个可用缓存节点加载第j个训练数据时的缓存优先级，表示节点信息，k=1,2,3,4；i表示所述可用缓存节点的标识，j表示所述训练数据的标识； 当k=1时的计算公式为： 其中，表示所述可用缓存节点的剩余缓存空间对缓存优先级的影响；为比例系数，用作自定义在缓存优先级的比重；为所述可用缓存节点剩余可用的剩余缓存空间大小；为所述可用缓存节点缓存的总缓存空间大小； 当k=2时的计算公式为： 其中，表示所述可用缓存节点的已缓存数据的数据量对缓存优先级的影响；为比例系数，用作自定义在缓存优先级的比重；表示所述可用缓存节点上已经缓存的模型训练任务的数量；为所述训练数据的重要性评分； 当k=3时的计算公式为： 其中，表示所述可用缓存节点的上一次异常时间对优先级的影响；为比例系数，用作自定义在缓存优先级的比重；为所述可用缓存节点上一次故障发生时间距当前时间的差值； 当k=4时的计算公式为： 其中，表示所述可用缓存节点的故障次数对优先级的影响；为比例系数，用作自定义在缓存优先级的比重，为所述可用缓存节点累计发生故障的次数。

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