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龙图腾网获悉网宿科技股份有限公司申请的专利模型训练方法、系统、电子设备及存储介质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：CN114239848B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202111415941.8，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权模型训练方法、系统、电子设备及存储介质是由余养强设计研发完成，并于2021-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例涉及计算机技术领域，公开了一种模型训练方法、系统、电子设备及存储介质。应用在模型训练系统的主处理器中，模型训练系统还包括处理器集群和数据库，方法包括：将原始数据集拆分为多个第一数据子集，并为各第一数据子集分配数据标识；将各数据标识和各第一数据子集存入数据库的第一表结构中；以供处理器集群中的各处理器从第一表结构中获取各第一数据子集和各数据标识，对各第一数据子集进行处理生成各第二数据子集，并根据各数据标识将各第二数据子集存入数据库的第二表结构中；从第二表结构中获取各第二数据子集，并基于各第二数据子集进行模型训练。能够保证数据的处理速度与模型训练的处理速度相匹配，从而提高模型训练的速度。

本发明授权模型训练方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，应用在模型训练系统的主处理器中，所述模型训练系统还包括处理器集群和数据库；所述方法包括： 将原始数据集拆分为多个第一数据子集，并为各所述第一数据子集分配数据标识； 将各所述数据标识和各所述第一数据子集存入所述数据库的第一表结构中；以供所述处理器集群中的各处理器从所述第一表结构中获取各所述第一数据子集和各所述数据标识，对各所述第一数据子集进行处理生成各第二数据子集，并根据各所述数据标识将各所述第二数据子集存入所述数据库的第二表结构中； 轮询各所述数据标识，当所述模型为机器学习模型时，检测各所述数据标识是否存在于所述第二表结构中，当各所述数据标识均存在于所述第二表结构中时，从所述第二表结构中获取各所述第二数据子集，将各所述第二数据子集汇总成训练数据集，并基于所述训练数据集进行模型训练，或者， 轮询各所述数据标识，当所述模型为深度学习模型时，检测本次轮询的数据标识是否存在于所述第二表结构中，当所述本次轮询的数据标识存在于所述第二表结构中时，从所述第二表结构中获取与所述本次轮询的数据标识对应的第二数据子集，将与所述本次轮询的数据标识对应的第二数据子集加入缓存队列中，并基于所述缓存队列中的各所述第二数据子集进行模型训练。

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