[发明专利]一种深度学习模型训练的管理方法和系统在审
| 申请号： | 201811336316.2 | 申请日： | 2018-11-09 |
| 公开（公告）号： | CN109558940A | 公开（公告）日： | 2019-04-02 |
| 发明（设计）人： | 林镇锋;赵铭;易文峰;杨育;杨正刚;李小芬;徐文娟 | 申请（专利权）人： | 深圳市康拓普信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04 |
| 代理公司： | 深圳市顺天达专利商标代理有限公司 44217 | 代理人： | 郭伟刚 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 一种深度学习模型训练的管理方法和系统；所述深度学习模型训练的管理方法，包括以下步骤：步骤S1、针对深度学习模型，采用容器化技术将深度学习模型的训练任务所需用到的底层物理资源整合成逻辑资源池，并建立深度学习模型的训练任务中的指令与逻辑资源池之间的调度关系；步骤S2、采用消息队列对深度学习模型的训练任务的执行进行控制，以便完成深度学习模型的训练任务；步骤S3、采用容器化技术、消息队列并结合深度学习模型的训练任务的生命周期对训练中和/或训练后的深度学习模型进行自动化管理。本发明的深度学习模型训练的管理方法和系统设计巧妙，实用性强。 | ||
| 搜索关键词： | 学习 模型训练 消息队列 底层物理资源 自动化管理 管理 调度关系 逻辑资源 生命周期 系统设计 与逻辑 资源池 整合 指令 中和 | ||
【主权项】：
1.一种深度学习模型训练的管理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、针对深度学习模型，采用容器化技术将深度学习模型的训练任务所需用到的底层物理资源整合成逻辑资源池，并建立深度学习模型的训练任务中的指令与逻辑资源池之间的调度关系；步骤S2、采用消息队列对深度学习模型的训练任务的执行进行控制，以便完成深度学习模型的训练任务；步骤S3、采用容器化技术、消息队列并结合深度学习模型的训练任务的生命周期对训练中和/或训练后的深度学习模型进行自动化管理。
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