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龍圖騰網獲悉北京千禧維訊科技有限公司申請的專利基于大模型增量學習的動態資源優化方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120223553B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510700464.1，技術領域涉及：H04L41/16；該發明授權基于大模型增量學習的動態資源優化方法及系統是由仇序;任海蛟;于洋設計研發完成，并于2025-05-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于大模型增量學習的動態資源優化方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及大數據處理技術領域，尤其涉及一種基于大模型增量學習的動態資源優化方法及系統，包括：基于預設訓練周期使用訓練數據更新模型；判定模型的運行狀況是否合格，在判定模型的運行狀況異常時，基于單個切片的待處理數據的實際處理時長調節各服務器的參數包括，將服務器的數量調節至對應值、將單個切片的待處理數據對應的服務器的網絡帶寬調節至對應值或將選取的用以更新模型的訓練數據的批次選取數量調節至對應值；判定模型的運行狀況合格，持續使用當前模型完成對資源的分配。本發明根據實時數據不斷更新模型，使用動態調整資源分配方案，提高了資源分配效率。

本發明授權基于大模型增量學習的動態資源優化方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于大模型增量學習的動態資源優化方法，其特征在于，包括： 將獲取的各服務器接收的數據量、處理完成的數據量及對應實際處理時長，依據數據量劃分為若干批次的訓練數據； 基于預設訓練周期使用訓練數據更新用以預測各切片待處理數據的預測處理時長的模型； 獲取模型預測的各切片待處理數據的預測處理時長； 獲取各服務器實際處理各切片待處理數據的實際處理時長； 基于預測處理時長和實際處理時長確定各切片待處理數據的預測評價值； 逐一依據各預測評價值判定模型的運行狀況是否合格，包括： 在判定模型的運行狀況異常時，基于單個切片的待處理數據的實際處理時長調節各服務器的參數，包括將服務器的數量調節至對應值、將單個切片的待處理數據對應的服務器的網絡帶寬調節至對應值或將選取的用以更新模型的訓練數據的批次選取數量調節至對應值； 在逐一依據各預測評價值均確定模型的運行狀況合格時，持續使用當前模型完成對資源的分配； 針對單個切片的待處理數據，基于預測處理時長和實際處理時長確定預測評價值，基于預測評價值判定模型的運行狀況是否合格的過程，包括： 將計算的實際處理時長與預測處理時長的比值，記為預測評價值； 若預測評價值小于或等于第一預設評價值，則判定模型的運行狀況合格； 若預測評價值小于或等于第二預設評價值且大于第一預設評價值，則結合單個切片的待處理數據的歷史調用頻率判定模型的運行狀況是否合格； 若預測評價值大于第二預設評價值，則判定模型的運行狀況異常，并基于單個切片的待處理數據的實際處理時長調節對應服務器的參數； 結合單個切片的待處理數據的歷史調用頻率判定模型的運行狀況是否合格，包括： 若歷史調用頻率小于或等于預設歷史調用頻率，則判定模型的運行狀況合格； 若歷史調用頻率大于預設歷史調用頻率，則判定模型的運行狀況異常，并基于單個切片的待處理數據的實際處理時長調節對應服務器的參數。

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