基于Deepseek的资源加载方法和系统

本申请提供了基于Deepseek的资源加载方法和系统，可以通过Deepseek大模型解析待加载的各个场景资源，生成带权重的资源拓扑图谱；获取客户端的网络带宽的波动频谱、GPU显存的碎片化程度及用户行为数据；根据获取到的网络带宽的波动频谱、GPU显存的碎片化程度及用户行为数据构建包含时空动态特征的环境状态向量；将资源拓扑图谱通过图神经网络编码为拓扑特征向量；将拓扑特征向量与环境状态向量输入预训练的深度强化学习模型，获得资源加载策略；根据资源加载策略加载各个场景资源。能够能够有效地结合网络环境和硬件条件负载进行资源加载。