摘要
本发明创造公开了一种融合AI模型迭代优化的数据仓库链路监测与维护系统,属于数据仓库链路监测技术领域,包括:埋点监测模块,用于实时采集数据仓库中各链路的运行指标数据;链路健康评估模块,与所述埋点监测模块连接,对所述指标数据进行异常检测,输出异常链路标识及初步异常类型;动态剪枝优化模块,用于根据硬件资源状态生成轻量化AI模型;模型迭代引擎,与所述动态剪枝优化模块连接,配置为将所述轻量化AI模型部署至异常检测流程并触发增量训练;异常定位维护模块。本发明通过实时监测GPU内存占用率与CPU负载,动态调整剪枝损失权重,实现模型复杂度与硬件资源的自适应匹配,解决了高并发场景下的系统崩溃问题。
技术关键词
动态剪枝
监测模块
双分支卷积神经网络
联合损失函数
指标
链路监测方法
交叉验证方法
时间序列特征
环形缓冲区
依赖特征
层级
数据
计算机程序产品
处理器
解析单元
监测技术
错误码
异常状态
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