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[发明专利]面向分布式机器学习系统的任务平台连续运行调度方法-CN202310854346.7有效
发明人：韩国权;储熠;陈文浩;焦旭哲;李奕飞;王秋菊;周苗苗;彭渊 -专利权人：太极计算机股份有限公司
申请日： 2023-07-13 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本发明提供了一种面向分布式机器学习系统的任务平台连续运行调度方法，属于分布式机器学习技术领域，其中方法包括基于任务平台解析高优先级任务，且结合机器学习系统中所有节点占用任务结束时间以及当前资源占用情况进行分析，确定最快满足高优先级需求的第一节点，并向所述第一节点发送调度指令，将所述高优先级任务加入至对应第一节点的第一等待队列；基于任务平台解析低优先级任务，并确定剩余未被占用的节点和节点未被占用的资源是否满足所述低优先级任务的需求，若否，则将所述低优先级任务加入至所述机器学习系统的第二等待队列，有效保证了所述机器学习系统中节点的资源利用率。
面向分布式机器学习系统任务平台连续运行调度方法

[发明专利]一种多平台机器学习任务的在线调度方法及系统-CN202310854333.X有效
发明人：祁纲;迟雪;陈晨;王秋菊;傅豪;储熠;王聪聪;王孟宇;彭渊 -专利权人：太极计算机股份有限公司
申请日： 2023-07-13 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本发明提供了一种多平台机器学习任务的在线调度方法及系统，属于在线调度技术领域，其方法包括：实时获取在线平台数量以及每个在线平台所对应的任务数量和任务类型，且结合同类型任务所需的任务执行时间，获取同个在线平台任务的执行流程；分析并获取多个在线平台任务的执行流程之间的流程冲突集；获取机器学习模型及机器学习模型可同时执行的任务数量及任务类型；基于获取结果对所述流程冲突集进行解析，构建得到调度关系网，实现在线调度。通过实时获取所需调度的任务具体情况及流程冲突集，并基于机器学习模型对冲突集进行解析构建调度关系网，能够实时获取任务执行情况，避免任务执行过程中的冲突发生，实现多平台学习任务的在线调度。
一种平台机器学习任务在线调度方法系统

[发明专利]一种面向用户提供机器学习服务的系统-CN202010749087.8在审
发明人：任昊;张得海;储熠;王秋菊;陈晨;王琛;乔占广;张雨 -专利权人：太极计算机股份有限公司
申请日： 2020-07-29 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向用户提供机器学习服务的系统，包括用户交互模块、工作流管理模块、数据导入模块、数据处理模块、算法模型配置模块、模型训练模块、模型预测模块、模型评估模块等；本发明提供了从元数据到模型建立的整套流程，为开发人、业务分析师、算法工程师们、数据科学家提供一系列的工具套件，便于进行代码打包、构建可重复运行的模型，利用流水线在各种云和服务平台上部署和管理生产中的模型，实现从服务部署到预测、评估的一站式服务；通过基本组件，可以搭建各个垂直场景下的解决方案，节省机器学习大量切换环境的损耗，降低工程实践的门槛，简化了使用机器学习的过程，便于开发人员、业务分析师和数据科学家进行广泛、便捷地应用。
一种面向用户提供机器学习服务系统