一种智能检测AI模型训练云端平台系统

AITNT
正文
推荐专利
一种智能检测AI模型训练云端平台系统
申请号:CN202510465756
申请日期:2025-04-15
公开号:CN119987979A
公开日期:2025-05-13
类型:发明专利
摘要
本发明涉及云计算与人工智能技术领域,公开了一种智能检测AI模型训练云端平台系统,所述系统包括:多目标优化模块,用于优化云平台的资源分配策略,以实现资源利用率、训练时间和能耗的多目标优化;资源调度模块,用于根据马尔科夫决策过程模型动态调度计算资源,确保资源按任务需求进行合理分配;强化学习模块,用于通过深度Q学习或策略梯度算法自动学习最优的资源调度策略;贝叶斯优化模块,用于对资源调度中的超参数进行优化,进一步提高系统的调度效率。本发明通过多目标优化、强化学习、贝叶斯优化及全流程安全技术,实现了资源高效调度、超参数快速优化、数据流动态处理及多层次安全防护的效果。
技术关键词
云端平台系统 资源调度策略 深度Q学习 资源分配策略 分布式并行处理 梯度算法 数据处理模块 评估云平台 流量控制单元 监控云平台 深度Q网络 能耗 梯度方法 资源监控
系统为您推荐了相关专利信息
1
基于值函数强化学习的嵌入式软件时序异常检测方法
时序异常检测方法 嵌入式软件 深度Q学习 深度神经网络 计算机程序指令
2
基于云平台的智慧厂务管理系统及方法
设备故障预测 云平台 管理方法 工业物联网设备 生成资源
3
考虑元件故障数量不确定性的变电站强化资源分配方法
资源分配方法 元件 负荷 线路 发电机
4
一种库坝系统自然灾害损害应急处置决策方法及系统
应急处置决策方法 自然灾害数据 风险评估模型 情景模拟技术 模糊综合评价模型
5
一种基于大数据分析的云终端智能服务优化方法及系统
服务优化方法 资源调度策略 嵌套 节点 通道
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号