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龙图腾网获悉之江实验室申请的专利一种模型训练系统的配置调整方法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：CN121189524B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511736504.4，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种模型训练系统的配置调整方法是由唐哲;陈升;张卫星;杨非设计研发完成，并于2025-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型训练系统的配置调整方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种模型训练系统的配置调整方法，涉及人工智能领域。首先获取模型训练系统的系统性能参数；系统性能参数包括配置参数、实际算力值和历史训练任务对应的硬件性能指标。基于第一提示词工程，将系统性能参数输入第一指定大模型，得到对待优化配置参数进行调整后的目标配置参数。根据硬件性能指标对目标配置参数进行排序，得到目标配置序列。根据目标配置序列，生成用于训练目标模型的目标训练策略。实现对模型训练系统的配置参数的全流程自动化调整，提高配置参数的优化效率和优化效果，进而提升模型训练系统的训练效率和资源利用率。

本发明授权一种模型训练系统的配置调整方法在权利要求书中公布了：1.一种模型训练系统的配置调整方法，其特征在于，所述方法包括： 获取模型训练系统的系统性能参数；所述系统性能参数包括配置参数、实际算力值以及历史训练任务对应的硬件性能指标； 基于预先构建的第一提示词工程，将所述系统性能参数输入第一指定大模型，得到对待优化配置参数进行调整后的目标配置参数；所述第一提示词工程用于引导第一指定大模型确定目标配置参数； 根据所述硬件性能指标对所述目标配置参数进行排序，得到目标配置序列； 根据所述目标配置序列，生成用于训练目标模型的目标训练策略；所述目标模型为所述模型训练系统的训练对象； 所述第一提示词工程中的约束条件，包括： 根据所述系统性能参数，确定所述配置参数对应的影响评分；所述影响评分用于表征所述配置参数对所述实际算力值的影响程度；所述影响评分与所述影响程度呈正相关；将所述影响评分大于第一预设评分的配置参数，作为所述待优化配置参数；对所述待优化配置参数进行调整，以得到所述目标配置参数； 所述根据所述目标配置序列，生成用于训练目标模型的目标训练策略，包括：基于预先构建的第二提示词工程，将所述目标配置序列输入至第二指定大模型，得到所述目标训练策略；所述第二提示词工程用于引导所述第二指定大模型基于所述目标配置序列，生成所述目标训练策略； 所述系统性能参数还包括历史训练策略；所述历史训练策略对应的历史算力值为所述模型训练系统基于所述历史训练策略训练所述目标模型，且在所述目标模型收敛后确定的算力值； 所述第二提示词工程中的约束条件包括： 将所述历史训练策略中，所述历史算力值大于预设值的最新历史训练策略，作为目标历史训练策略；将所述目标配置序列中的前预设数量个配置参数，作为第一配置参数；并将所述配置参数中除所述第一配置参数之外的其他配置参数，作为待调整配置参数；基于所述目标历史训练策略中的配置参数，对所述待调整配置参数进行调整，得到第二配置参数；将所述第一配置参数和所述第二配置参数进行组合，得到所述目标训练策略。

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