模型更新方法、非易失性存储介质及计算机设备

    公开(公告)号:CN117094355B

    公开(公告)日:2024-03-29

    申请号:CN202311365221.4

    申请日:2023-10-20

    摘要: 本发明公开了一种模型更新方法、非易失性存储介质及计算机设备。其中,该方法包括:接收边缘节点各自训练的初始节点模型的模型参数,其中,初始节点模型包括:初始通用模块和初始个性化模块;根据模型参数对初始节点模型进行聚合,生成包括全局通用模块的全局模型;根据老师模型对目标节点的初始个性化模块进行知识蒸馏,生成第一蒸馏结果;根据全局通用模块和第一蒸馏结果,确定目标节点的模块更新参数;将模块更新参数发送至目标节点以更新目标节点的初始节点模型。本发明解决了采用联邦学习的边缘计算场景中云端和边端之间的通信开销太大的技术问题。

    模型处理方法、系统及非易失性存储介质

    公开(公告)号:CN116245163A

    公开(公告)日:2023-06-09

    申请号:CN202310076098.8

    申请日:2023-01-18

    IPC分类号: G06N3/082

    摘要: 本发明公开了一种模型处理方法、系统及非易失性存储介质。其中,该方法包括:根据多个边缘节点分别对应的可用资源状态,确定多个边缘节点分别对应的剪枝比;基于多个边缘节点分别对应的剪枝比,对全局模型进行剪枝处理,得到多个边缘节点分别对应的本地模型;将多个边缘节点分别对应的本地模型发送至对应的边缘节点;接收多个边缘节点发送的分别对应的本地模型的本地参数训练结果;基于多个边缘节点分别对应的本地模型的本地参数训练结果,对全局模型进行参数更新,得到全局模型的参数更新结果。本发明解决了相关技术中基于联邦学习的模型训练与处理方法,存在的模型训练精度低且适用性差的技术问题。

    一种算力网络的任务处理方法及相关装置

    公开(公告)号:CN116521373A

    公开(公告)日:2023-08-01

    申请号:CN202310502042.4

    申请日:2023-05-06

    IPC分类号: G06F9/50

    摘要: 本申请公开了一种算力网络的任务处理方法,涉及计算机技术领域,包括:获取算力网络中对应的多个节点的算力信息;基于多个节点的算力信息、线性规划算法以及多个约束条件对接收到的任务进行任务分发决策,得到实际执行各个任务的算力节点;其中,线性规划算法的变量包括每个算力节点的计算时率和服务副本数量;将各个任务发送至对应的算力节点,以便各个算力节点对接收到的任务进行处理。该方法可以,提高算力网络中对任务进行处理的效率。本申请还公开了一种算力网络的任务处理装置、计算设备以及计算机可读存储介质,具有以上有益效果。

    一种算力网络的负载均衡方法、装置、负载均衡器及介质

    公开(公告)号:CN116366557A

    公开(公告)日:2023-06-30

    申请号:CN202310431676.5

    申请日:2023-04-20

    IPC分类号: H04L47/125 H04L47/20

    摘要: 本发明公开了一种算力网络的负载均衡方法、装置、负载均衡器及介质。包括:收集第一资源信息,第一资源信息包括各类资源剩余量以及各类资源从属关系;基于各类资源的初始资源消耗映射模型以及各类资源剩余量进行资源归一化,得到各类资源请求容纳能力;基于各类资源请求容纳能力分层识别各节点的资源瓶颈,并根据各类资源从属关系逐层向上汇总各节点的资源瓶颈;基于各节点的资源瓶颈分层计算请求分发权重得到各层请求分发权重;将各层请求分发权重下发至各节点,以使业务请求到达时,所述各节点基于所述各层请求分发权重,采用预设方式对业务请求进行分发。该方法能够解决资源单位难统一、均衡指标难衡量、多层结构难应对等现存问题。

    算力网络的任务处理方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117675823A

    公开(公告)日:2024-03-08

    申请号:CN202311396226.3

    申请日:2023-10-25

    摘要: 本发明提供一种算力网络的任务处理方法、装置、电子设备及存储介质,涉及计算机技术领域,方法包括:获取算力网络中各算力节点的算力信息,以及各算力节点接收到的各任务的任务信息,算力信息包括各算力节点的计算时率和服务副本数量,任务信息包括各任务需要处理的数据量;将算力信息和任务信息输入预先构建的算力节点调度模型,获得算力节点调度模型输出的算力节点调度策略,算力节点调度策略用于表征实际执行各任务的算力节点;基于算力节点调度策略,将各任务发送至对应的算力节点,以供各算力节点对接收到的任务进行处理。本发明可以提高算力网络对任务进行处理的效率,以及算力网络的资源利用率。

    模型更新方法、非易失性存储介质及计算机设备

    公开(公告)号:CN117094355A

    公开(公告)日:2023-11-21

    申请号:CN202311365221.4

    申请日:2023-10-20

    摘要: 本发明公开了一种模型更新方法、非易失性存储介质及计算机设备。其中,该方法包括:接收边缘节点各自训练的初始节点模型的模型参数,其中,初始节点模型包括:初始通用模块和初始个性化模块;根据模型参数对初始节点模型进行聚合,生成包括全局通用模块的全局模型;根据老师模型对目标节点的初始个性化模块进行知识蒸馏,生成第一蒸馏结果;根据全局通用模块和第一蒸馏结果,确定目标节点的模块更新参数;将模块更新参数发送至目标节点以更新目标节点的初始节点模型。本发明解决了采用联邦学习的边缘计算场景中云端和边端之间的通信开销太大的技术问题。

    节点策略分配方法及系统
    9.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116886540A

    公开(公告)日:2023-10-13

    申请号:CN202311024033.5

    申请日:2023-08-14

    IPC分类号: H04L41/0894 H04L47/783

    摘要: 本发明公开了一种节点策略分配方法及系统。其中,该方法包括:接收分布式系统内中心节点发送的关键节点资源,其中,关键节点资源为关键节点所需的资源;依据关键节点资源,确定与关键节点对应的第一元AI能力集合与AI能力重构步骤,并接收与目标节点对应的第二元AI能力集合的集合信息,其中,目标节点为由关键节点分配节点策略的节点;判断第二元AI能力集合是否为第一元AI能力集合的真子集,得到集合结果;依据集合结果,确定为目标节点分配的目标节点策略,其中,目标节点策略至少包括AI能力重构步骤;发送目标节点策略至目标节点。本发明解决了相关技术中在进行节点策略分配时,出现的分配效率的技术问题。