分布式训练模型的资源配置方法、计算设备和计算系统

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分布式训练模型的资源配置方法、计算设备和计算系统
申请号:CN202510549693
申请日期:2025-04-28
公开号:CN120469798A
公开日期:2025-08-12
类型:发明专利
摘要
本申请涉及人工智能技术领域,尤其是一种分布式训练模型的资源配置方法、计算设备和计算系统。方法包括:显示模型配置界面;模型配置界面用于获取用户选择的训练模型;训练模型属于预设模型;预设模型为被训练过的模型;基于预设配置规则,确定训练模型对应的资源配置信息;预设配置规则包括预设模型及对应的资源配置信息;其中,资源配置信息包括:计算节点数量和训练卡数量;训练卡用于训练模型;基于资源配置信息创建分布式训练任务;分布式训练任务用于执行训练模型训练。通过内置常见模型的预设配置规则,来自动确定常见模型所需资源配置信息,从而实现自动化配置代替手动配置,提升训练模型资源配置的准确性、训练效率和训练易用性。
技术关键词
资源配置信息 资源配置方法 分布式训练 训练数据量 计算机可读指令 节点 界面 人工智能技术 规模 形态 存储器 处理器 模组
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