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申请/专利权人：北京蓝耘科技股份有限公司
申请日：2024-04-10
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118015434B
主分类号：G06V10/94
分类号：G06V10/94;G06V10/774;G06V10/764
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.28#授权;2024.05.28#实质审查的生效;2024.05.10#公开
摘要：本发明涉及高性能数据处理技术领域，具体公开了一种大模型训练场景的高性能网络优化方法及系统，所述方法包括在计算任务中进行数据采样，构建测试集；遍历所述测试集，计算测试集中每一数据的处理复杂度，根据所述处理复杂度对测试集中的数据进行分类；根据每一类数据的数据占比以及每一类数据的处理复杂度随机确定N种进程分配数组；接收工作人员上传的目标时长，基于目标时长对N种进程分配数组进行评价，根据评价结果对N种进程分配数组进行M次迭代，确定最终进程分配数组。本发明技术方案对不同的图像集采用不同的处理方式，适应性强，测试速度快，只需要经过预设次数的迭代，即可得到较优解。
主权项：1.一种大模型训练场景的高性能网络优化方法，其特征在于，所述方法应用于图像处理领域，所述方法包括：接收计算任务，获取计算任务的数据区间；其中，计算任务为图像集；在数据区间中随机选取数据，插入始状态为空的测试集；将选取到的数据与已选取的数据进行比对，记录匹配的数据的数量；根据匹配的数据的数量确定递减区间，在数据区间中剔除递减区间；循环执行直至保留的数据区间的区间总长小于预设的长度阈值，输出测试集；遍历所述测试集，计算测试集中每一数据的处理复杂度，根据所述处理复杂度对测试集中的数据进行分类；根据每一类数据的数据占比以及每一类数据的处理复杂度随机确定N种进程分配数组；所述进程分配数组中的元素为每一类数据的进程占比；基于进程分配数组对测试集中的数据进行处理，同步记录运行时长；接收工作人员上传的目标时长，基于目标时长对运行时长进行评价，根据评价结果对N种进程分配数组进行M次迭代，确定最终进程分配数组。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京蓝耘科技股份有限公司 一种大模型训练场景的高性能网络优化方法及系统
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