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龙图腾网获悉北京鼎兴达信息科技股份有限公司申请的专利一种基于分布式网络架构的多模态AI模型训练方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118981503B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411190744.4，技术领域涉及：G06F16/27；该发明授权一种基于分布式网络架构的多模态AI模型训练方法是由李慧;陈斌;傅卫国;周乔乔;陈新宇;赵春利设计研发完成，并于2024-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分布式网络架构的多模态AI模型训练方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于分布式网络架构的多模态AI模型训练方法，包括如下步骤：S1、通过分布式文件系统HDFS存储多模态数据，并采用gRPC协议在节点之间传输多模态数据；S2、对所述多模态数据进行初步预处理；S3、利用改进的Paxos一致性算法在多节点之间进行数据一致性保障，并使用分布式数据库ApacheCassandra进行数据存储；S4、通过Nginx负载均衡技术均衡各节点任务负载；S5、利用Prometheus分布式监控系统实时监控节点状态；S6、采用TensorFlowDistributed分布式训练框架，进行并行训练；S7、对所述多模态数据进行进一步处理和特征提取；S8、利用注意力机制对不同模态的数据特征进行融合。本发明通过分布式网络架构和多模态数据融合技术，实现了高效、快速、可靠的AI模型训练。

本发明授权一种基于分布式网络架构的多模态AI模型训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分布式网络架构的多模态AI模型训练方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、在多节点环境中，通过分布式文件系统HDFS存储多模态数据，并采用gRPC协议在节点之间传输多模态数据，实现数据同步； S2、对所述多模态数据进行初步预处理，具体包括图像数据的去噪、归一化和增强，文本数据的分词、去停用词和词向量化处理，音频数据的去噪、分帧和特征提取； S3、利用改进的Paxos一致性算法在多节点之间进行数据一致性保障，通过分布式共识机制确保在网络分区或节点故障情况下的数据一致性，并使用分布式数据库ApacheCassandra进行数据存储； S4、部署Kubernetes资源管理框架实时监控各节点的计算资源使用情况，根据节点负载情况动态调整计算任务分配，通过Nginx负载均衡技术均衡各节点任务负载； S5、在分布式环境中，利用Prometheus分布式监控系统实时监控节点状态，自动检测节点故障，当检测到故障时，触发任务重分配和数据备份； S6、采用TensorFlowDistributed分布式训练框架，结合数据并行和模型并行技术，将大规模数据和模型参数分布到多个计算节点，进行并行训练，加速模型训练过程； S7、对所述多模态数据进行进一步处理和特征提取； S8、利用注意力机制对不同模态的数据特征进行融合，生成综合特征表示，提升多模态AI模型的训练效果和综合性能。

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