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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京科杰科技有限公司申請(qǐng)的專利一種基于TensorFlow的模型動(dòng)態(tài)發(fā)布方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120256028B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510748243.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F9/455；該發(fā)明授權(quán)一種基于TensorFlow的模型動(dòng)態(tài)發(fā)布方法是由高海玲;高經(jīng)郡;李足設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-06向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于TensorFlow的模型動(dòng)態(tài)發(fā)布方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及模型發(fā)布技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于TensorFlow的模型動(dòng)態(tài)發(fā)布方法，包括，部署TensorFlowServing；對(duì)模型進(jìn)行部署；生成模型配置，并發(fā)布模型；基于發(fā)布生成模型的時(shí)長確定模型的發(fā)布是否合格，在判定模型的部署異常時(shí)，基于時(shí)長偏差量調(diào)節(jié)模型的部署參數(shù)，部署參數(shù)包括將Docker容器的分配內(nèi)存調(diào)節(jié)至對(duì)應(yīng)值、將TCP窗口調(diào)節(jié)至對(duì)應(yīng)值或?qū)⒂靡约嫒菪詸z查的兼容檢測(cè)周期調(diào)節(jié)至對(duì)應(yīng)值；或，判定模型的部署合格，并對(duì)部署好的模型生成API地址和參數(shù)模板；對(duì)模型的部署情況進(jìn)行監(jiān)測(cè)，在檢測(cè)到模型部署異常時(shí)，調(diào)節(jié)模型的生成參數(shù)，提高了模型的生成效率。

本發(fā)明授權(quán)一種基于TensorFlow的模型動(dòng)態(tài)發(fā)布方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于TensorFlow的模型動(dòng)態(tài)發(fā)布方法，其特征在于，包括： 部署TensorFlowServing； 對(duì)模型進(jìn)行部署； 生成模型配置，并發(fā)布模型； 基于發(fā)布生成模型的時(shí)長和模型文件的數(shù)據(jù)量確定模型的發(fā)布是否合格，包括： 在判定模型的部署異常時(shí)，基于時(shí)長偏差量調(diào)節(jié)模型的部署參數(shù)； 或，在判定模型的部署合格時(shí)，對(duì)部署好的模型生成API地址和參數(shù)模板； 基于監(jiān)測(cè)的模型的發(fā)布時(shí)長確定模型的部署是否合格的過程，包括在發(fā)布時(shí)長大于第二預(yù)設(shè)發(fā)布時(shí)長時(shí)，判定模型的部署異常，并基于時(shí)長偏差量調(diào)節(jié)模型的部署參數(shù)； 在發(fā)布時(shí)長小于等于第二預(yù)設(shè)發(fā)布時(shí)長且大于第一預(yù)設(shè)發(fā)布時(shí)長時(shí)，基于模型文件的數(shù)據(jù)量確定模型的部署是否合格，以及在數(shù)據(jù)量大于預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)量時(shí)，基于數(shù)據(jù)量將第一預(yù)設(shè)發(fā)布時(shí)長調(diào)節(jié)至對(duì)應(yīng)值，其中第一預(yù)設(shè)發(fā)布時(shí)長的增長幅度與數(shù)據(jù)量成正比； 基于模型文件的數(shù)據(jù)量確定模型的部署是否合格的過程，還包括在數(shù)據(jù)量小于等于預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)量時(shí)，判定模型的部署異常，并基于時(shí)長偏差量調(diào)節(jié)模型的部署參數(shù)； 基于時(shí)長偏差量調(diào)節(jié)模型的部署參數(shù)的過程，包括： 將計(jì)算的發(fā)布時(shí)長與第二預(yù)設(shè)發(fā)布時(shí)長的差值確定為時(shí)長偏差量； 在時(shí)長偏差量小于等于第一預(yù)設(shè)時(shí)長偏差量時(shí)，基于服務(wù)器的模型生成頻率將Docker容器的分配內(nèi)存調(diào)節(jié)至對(duì)應(yīng)值； 在時(shí)長偏差量小于等于第二預(yù)設(shè)時(shí)長偏差量且大于第一預(yù)設(shè)時(shí)長偏差量時(shí)，基于當(dāng)前的數(shù)據(jù)傳輸速率將TCP窗口調(diào)節(jié)至對(duì)應(yīng)值； 在時(shí)長偏差量大于第二預(yù)設(shè)時(shí)長偏差量時(shí)，基于異常頻率將用以兼容性檢查的兼容檢測(cè)周期調(diào)節(jié)至對(duì)應(yīng)值。

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