[发明专利]机器学习模型训练方法、平台、电子设备及可读存储介质有效
| 申请号： | 201910834162.8 | 申请日： | 2019-09-04 |
| 公开（公告）号： | CN110704178B | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 郭圣昱;杨一帆;张弓;屠川川;华嘉炜;晋欢欢 | 申请（专利权）人： | 北京三快在线科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F9/50 | 分类号： | G06F9/50;G06N20/00;G06F16/182 |
| 代理公司： | 北京润泽恒知识产权代理有限公司 11319 | 代理人： | 任亚娟 |
| 地址： | 100083 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开的实施例提供了一种机器学习模型训练方法、平台、电子设备及可读存储介质，所述方法包括：任务配置层创建待训练模型，以及向任务调度层发送所述待训练模型对应的模型训练请求；所述任务调度层响应于所述待训练模型对应的模型训练请求，根据所述待训练模型中各组件对应的任务类型和运行状态，对所述各组件中满足合并条件的至少两个组件进行合并，得到待执行组件，以及向任务执行层发送所述待执行组件对应的执行指令；所述任务执行层响应于所述执行指令，执行所述待执行组件。本公开实施例可以加快机器学习模型的训练速度。 | ||
| 搜索关键词： | 机器 学习 模型 训练 方法 平台 电子设备 可读 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种机器学习模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：/n任务配置层创建待训练模型，以及向任务调度层发送所述待训练模型对应的模型训练请求；/n所述任务调度层响应于所述待训练模型对应的模型训练请求，根据所述待训练模型中各组件对应的任务类型和运行状态，对所述各组件中满足合并条件的至少两个组件进行合并，得到待执行组件，以及向任务执行层发送所述待执行组件对应的执行指令；/n所述任务执行层响应于所述执行指令，执行所述待执行组件。/n
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