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龍圖騰網恭喜四川邊緣算力科技有限公司申請的專利一種分布式模型訓練優化方法、系統、介質及產品獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119558386B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510131683.2，技術領域涉及：G06N3/098；該發明授權一種分布式模型訓練優化方法、系統、介質及產品是由賀強設計研發完成，并于2025-02-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種分布式模型訓練優化方法、系統、介質及產品在說明書摘要公布了：一種分布式模型訓練優化方法、系統、介質及產品，涉及模型訓練領域，通過采用上述技術方案，訓練優化系統將終端設備劃分為多個設備組并在每個設備組中設置中繼節點，在滿足預設同步條件時不再需要一一發送至終端設備，只需發送至中繼節點即可，實現了模型參數的分級傳輸。在計算出參數差值后，訓練優化系統篩選待更新參數，同時根據待更新參數的同步頻率，確定高頻同步參數集合和低頻同步參數集合，以在不同時刻發送不同待更新參數，這種差異化的參數同步策略，既保證了重要參數的及時更新，又避免了頻繁傳輸所有參數帶來的性能瓶頸，顯著降低了網絡通信開銷，從而提高了分布式訓練的整體效率。

本發明授權一種分布式模型訓練優化方法、系統、介質及產品在權利要求書中公布了：1.一種分布式模型訓練優化方法，其特征在于，應用于深度確定性策略梯度模型的訓練優化系統，所述訓練優化系統包括一個管理設備和多個終端設備，所述深度確定性策略梯度模型包括評判網絡和行動網絡，所述行動網絡包括第一在線網絡和第二在線網絡，所述終端設備部署有所述第一在線網絡，所述管理設備部署有所述評判網絡和所述第二在線網絡，所述方法包括：根據網絡拓撲結構將所有所述終端設備劃分為多個設備組，并確定每個所述設備組中的中繼節點，所述終端設備用于執行模型訓練，所述中繼節點用于轉發模型參數；計算所述管理設備中第二在線網絡與各所述終端設備中第一在線網絡的參數差值，生成參數變化量集合，所述參數變化量集合包括多個參數差值；篩選所述參數變化量集合中超過預設差值閾值的參數差值，得到待更新參數集合，所述待更新參數集合中包括多個待更新參數；基于所述待更新參數的權重系數和權重系數-同步頻率對應表，確定高頻同步參數集合和低頻同步參數集合，所述權重系數與同步頻率呈現正相關關系；將所述高頻同步參數集合的待更新參數進行量化壓縮，得到第一壓縮參數，將所述低頻同步參數集合的待更新參數進行量化壓縮，得到第二壓縮參數，所述量化壓縮用于將浮點數轉換為低位定點數；在第一時刻將所述第一壓縮參數通過所述中繼節點傳輸至所述設備組中的所述終端設備，在第二時刻將所述第二壓縮參數通過所述中繼節點傳輸至所述設備組中的所述終端設備；當所述終端設備接收到所述第一壓縮參數和或所述第二壓縮參數后，進行參數更新。

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