之江實驗室陳群獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉之江實驗室申請的專利一種用于異構集群的模型訓練方法、裝置、介質及設備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：CN120430388B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202510939806.5，技術領域涉及：G06F9/50；該發明授權一種用于異構集群的模型訓練方法、裝置、介質及設備是由陳群;蔡潤澤;李海燕;唐哲;張衛星;崔鑫;楊非設計研發完成，并于2025-07-09向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種用于異構集群的模型訓練方法、裝置、介質及設備在說明書摘要公布了：本說明書公開了一種用于異構集群的模型訓練方法、裝置、介質及設備，分別在異構集群和同構基準集群中，采用統一的訓練配置訓練目標模型，每隔預設迭代步數，存儲在該輪迭代過程中，異構集群的關鍵指標和同構基準集群的關鍵指標，針對每次采樣，在存儲了當前輪次迭代過程的關鍵指標后，確定存儲的所述異構集群的關鍵指標和所述同構基準集群的關鍵指標之間的差異，根據所述差異確定是否繼續訓練該目標模型。通過在基于異構集群的模型訓練過程中，按照預設的頻率，將采用相同訓練配置但基于同構集群的訓練的模型與該基于異構集群訓練的模型的精度進行對比，從而實時監控模型訓練過程，及時發現模型訓練過程中的異常情況，提高了訓練出的模型的精度。
本發明授權一種用于異構集群的模型訓練方法、裝置、介質及設備在權利要求書中公布了：1.一種用于異構集群的模型訓練方法，其特征在于，包括： 分別在異構集群和同構基準集群中，采用統一的訓練配置訓練目標模型； 每隔預設迭代步數，存儲在該輪迭代過程后所述異構集群的關鍵指標和所述同構基準集群的關鍵指標，并計算存儲的所述異構集群的關鍵指標和所述同構基準集群的關鍵指標之間的差異；其中，所述關鍵指標至少包括當前輪次迭代過程后的損失函數值和學習率曲線； 每次計算所述差異后，判斷所述差異是否超過預設閾值； 若是，則發出所述目標模型精度異常告警，并停止訓練所述目標模型； 若否，則繼續訓練所述目標模型，直至達到預設的訓練終止條件。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人之江實驗室，其通訊地址為：311121 浙江省杭州市余杭區中泰街道科創大道之江實驗室；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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