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龙图腾网获悉之江实验室申请的专利一种检查点的动态设置方法、装置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：CN120087413B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510571845.4，技术领域涉及：G06F11/34；该发明授权一种检查点的动态设置方法、装置及存储介质是由刘晓宇;梅飞;程稳;滕会刚;余波;孔丽娟;朱春节;何水兵;曾令仿设计研发完成，并于2025-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种检查点的动态设置方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本说明书公开了一种检查点的动态设置方法、装置及存储介质。在此方法中，可以在训练过程中，周期性采集上一历史时段大模型训练集群的资源使用数据，根据采集到的资源使用数据，预测用于表征在未来的目标时段内的系统资源占用状态随时间变化的动态关系的第一动态关系数据，进而可以通过将第一动态关系数据与预先确定出在大模型的训练过程中不发生故障的情况下整个过程预期的全局动态关系数据进行比对，以确定出大模型训练集群在目标时段内是否可能会出现故障的预测结果，并根据预测结果来配置检查点，进而可以提升在大规模模型的训练过程中所配置的检查点的有效性，以降低周期性检查点固定开销和故障恢复损失。

本发明授权一种检查点的动态设置方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种检查点的动态设置方法，其特征在于，所述方法应用于大模型训练集群的管理设备，所述方法包括： 采集模型训练过程中所述大模型训练集群的资源使用数据，所述资源使用数据用于表征所述大模型训练集群在历史时段中每个时刻的系统资源占用状态； 从所述资源使用数据中提取出至少一个周期性成分数据，所述周期性成分数据包括：由于模型训练本身的训练阶段特征、任务调度策略、资源分配策略、系统管理员对于大模型训练集群的配置、系统管理员对于大模型训练集群的优化习惯、训练数据加载或处理条件中的任意至少一种因素产生的具有规律性以及重复性变化的子数据； 针对每个周期性成分数据，将该周期性成分数据的长度填充为指定长度，以得到调整后周期成分数据； 将各调整后周期成分数据与预设的残差数据融合，以预测所述大模型训练集群在目标时段内的第一动态关系数据；所述残差数据是通过自回归模型对确定不同历史时段的历史第一动态关系数据时所使用的残差数据进行建模后得到； 将全局动态关系数据中与所述目标时段相匹配的至少部分动态关系数据确定为第二动态关系数据； 根据所述第一动态关系数据和所述第二动态关系数据之间的差异是否满足预设预警条件，确定所述大模型训练集群在目标时段内是否会出现故障的预测结果，并根据所述预测结果，设置检查点；所述全局动态关系数据为不发生故障的情况下整个模型训练过程的预期动态关系。

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