机器学习模型的训练与部署方法、装置、设备及存储介质
申请号:CN202510096043
申请日期:2025-01-21
公开号:CN120031107A
公开日期:2025-05-23
类型:发明专利
摘要
本申请提出一种机器学习模型的训练与部署方法、装置、设备及存储介质,其中,该方法可以应用于云计算平台,该方法包括:采用网格搜索和交叉验证的方法结合训练数据对初始模型进行分布式训练,获取最优模型参数;基于所述最优模型参数获取第一机器学习模型;对所述第一机器学习模型进行模型压缩和推理性能优化,获得第二机器学习模型;采用微服务架构在云计算平台上部署所述第二机器学习模型。通过本申请的技术方案,能够实现机器学习模型的高效优化与部署。
技术关键词
机器学习模型
分布式训练
性能优化方法
计算机执行指令
模型压缩
微服务架构
梯度压缩方法
数据
网格
总量
参数
平台
模型剪枝
可读存储介质
计算机程序产品
数值
处理器通信
存储器
模块