[发明专利]一种自动部署模型训练环境的方法和装置在审
| 申请号： | 201811293231.0 | 申请日： | 2018-11-01 |
| 公开（公告）号： | CN109408062A | 公开（公告）日： | 2019-03-01 |
| 发明（设计）人： | 辛永欣 | 申请（专利权）人： | 郑州云海信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F8/41 | 分类号： | G06F8/41;G06F8/61;G06F9/455 |
| 代理公司： | 北京连和连知识产权代理有限公司 11278 | 代理人： | 武硕 |
| 地址： | 450018 河南省郑州市*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种自动部署模型训练环境的方法及装置，该方法包括以下步骤：安装并启动Docker及NVIDIA‑Docker；运行第一脚本以基于Docker及NVIDIA‑Docker创建镜像；运行第二脚本以基于Docker及NVIDIA‑Docker创建镜像的容器；以及创建完容器后，运行第三脚本以启动模型训练。该方法采用Docker容器来部署深度学习语音识别训练的环境，能够简化语音模型训练的环境部署的步骤，将训练数据的准备、模型的训练模块化，操作方便、可移植性强。 | ||
| 搜索关键词： | 模型训练 脚本 自动部署 创建 方法和装置 环境部署 可移植性 训练模块 训练数据 语音模型 语音识别 部署 学习 | ||
【主权项】：
1.一种自动部署模型训练环境的方法，其特征在于，包括以下步骤：安装并启动Docker及NVIDIA‑Docker；运行第一脚本以基于所述Docker及NVIDIA‑Docker创建镜像；运行第二脚本以基于所述Docker及NVIDIA‑Docker创建所述镜像的容器；以及创建完所述容器后，运行第三脚本以启动模型训练。
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