[发明专利]一种基于分片式自动学习的AI模型训练系统和方法在审
| 申请号： | 201910827111.2 | 申请日： | 2019-09-03 |
| 公开（公告）号： | CN110659741A | 公开（公告）日： | 2020-01-07 |
| 发明（设计）人： | 吴淼辉;李智徽 | 申请（专利权）人： | 浩鲸云计算科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06N7/00 |
| 代理公司： | 32230 江苏致邦律师事务所 | 代理人： | 郭雪丽 |
| 地址： | 210000 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于分片式自动学习的AI模型训练系统和方法，所述系统包括代码开发模块、多场景训练模块、训练任务模块、训练资源模块、训练编排模块、执行引擎、可视化训练过程监控、训练任务可视化监控门户。所述方法包括以下步骤：超参数自动调优;基于分片式计算引擎的贝叶斯自动调参;流程化的AI模型训练。本发明提供AI模型训练的多场景、可扩展、可视化、可管控、自动化和监控的方法和系统，有效降低AI模型训练的门槛，提升模型训练的易用性和便捷性，为AI模型的大规模使用提供支持。 | ||
| 搜索关键词： | 模型训练 分片式 可视化 场景 可视化监控 代码开发 计算引擎 任务模块 训练过程 训练模块 资源模块 自动学习 贝叶斯 便捷性 可扩展 流程化 易用性 监控 管控 引擎 自动化 编排 门户 门槛 | ||
【主权项】：
1.一种基于分片式自动学习的AI模型训练系统，其特征在于，包括代码开发模块、多场景训练模块、训练任务模块、训练资源模块、训练编排模块、执行引擎、可视化训练过程监控、训练任务可视化监控门户。/n
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