[发明专利]一种深度学习模型训练容错方法、系统、终端及存储介质有效
| 申请号： | 201910820081.2 | 申请日： | 2019-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN110737504B | 公开（公告）日： | 2022-10-18 |
| 发明（设计）人： | 刘娜 | 申请（专利权）人： | 苏州浪潮智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F9/455 | 分类号： | G06F9/455;G06F11/14;G06N20/00 |
| 代理公司： | 济南舜源专利事务所有限公司 37205 | 代理人： | 刘雪萍 |
| 地址： | 215100 江苏省苏州市吴*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种深度学习模型训练容错方法、系统、终端及存储介质，包括：通过设置内部事件实时将模型状态数据保存至容器所在物理节点；获取异常容器的配置信息；获取所述模型状态数据存储路径，并根据所述存储路径和所述配置信息定义容器对象；利用kubernetes根据所述容器对象恢复容器，读取所述恢复容器的模型状态数据恢复容器训练状态。本发明可以最大限度的将训练过程恢复到发生异常前的状态，将异常带来的损失降到最低，极大弥补了容器不稳定在深度学习领域带来的问题。同时该发明极大的提高了aistation在同类产品中的竞争力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 学习 模型 训练 容错 方法 系统 终端 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种深度学习模型训练容错方法，其特征在于，包括：/n通过设置内部事件实时将模型状态数据保存至容器所在物理节点；/n获取异常容器的配置信息；/n获取所述模型状态数据存储路径，并根据所述存储路径和所述配置信息定义容器对象；/n利用kuberentes根据所述容器对象恢复容器，读取所述恢复容器的模型状态数据恢复容器训练状态。/n
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