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龙图腾网获悉浙江浙里信征信有限公司申请的专利一种Python模型分布式在线部署方法及系统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：CN115718603B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202211461000.2，技术领域涉及：G06F8/60；该发明授权一种Python模型分布式在线部署方法及系统是由陈瑞勇;蔡石林;唐嘉成;李响设计研发完成，并于2022-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种Python模型分布式在线部署方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种Python模型分布式在线部署方法及系统，本发明设计的数据处理和特征工程代码转换器，将Python模型训练前置的离线数据处理和特征工程的逻辑转换为在线Python代码；本发明设计的模型引擎，可以快速加载机器学习、深度学习、自然语言处理等各种不同种类的Python模型。通过本发明提供的Python模型分布式部署方法及系统，Python模型可以快速部署上线，可以轻松满足高并发、高可用和容错性等要求，算法工程师只需将时间和精力花费在建模上，从而提高了模型开发效率，缩短了模型迭代周期。

本发明授权一种Python模型分布式在线部署方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种Python模型分布式在线部署方法，其特征在于，该方法包括： 通过数据处理和特征工程代码转换器，将Python模型训练前置的离线数据处理和特征工程的逻辑转换为在线Python代码； 通过模型引擎加载不同种类的Python模型，包括： 模型文件初始化：根据用户上传的Python模型文件，将Python模型加载到内存中生成模型预测对象； 模型输入参数和模型预测结果识别：解析Python模型文件内容，转成Python对象，通过读取Python对象变量的方式识别模型输入参数和模型预测结果； 模型预测：当请求数据分发到模型引擎时，将接收的数据转换为Python模型的输入参数格式，根据输入参数调用内存中生成的模型预测对象，得到并返回模型预测结果； 采用分布式部署框架对Python模型进行在线部署，包括： 使用分布式文件存储系统存储用户上传的Python模型文件，使得每个模型引擎都能够加载Python模型文件； 根据并发调用量的大小和每个模型引擎能够处理的请求数量，计算当前所需的模型引擎数量； 当部署新的Python模型时，设置该模型的实例数y，根据模型引擎所在服务器资源使用情况，选中资源最充足的y个模型引擎来部署该模型。

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