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龙图腾网获悉浩鲸云计算科技股份有限公司申请的专利基于封装大模型训练平台的自动学习引擎装置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：CN120066523B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510543460.7，技术领域涉及：G06F8/41；该发明授权基于封装大模型训练平台的自动学习引擎装置是由罗剑锋;吴小炎;袁昆峰;杜昌勇设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于封装大模型训练平台的自动学习引擎装置在说明书摘要公布了：本发明提供了基于封装大模型训练平台的自动学习引擎装置，包括：统一接入规范模块，通过YAML配置模板文件规范化训练和推理参数配置；多设备支持与并行计算框架模块，兼容CPU、GPU、NPU三种硬件设备，并且支持包括Accelerate、DeepSpeed两种并行计算框架；训练引擎模块，采用三层架构实现任务分配、状态监控和异常处理；训练算法框架模块，用于解析运行配置文件、进行数据集拆分、数据格式转换、支持多种微调训练方法并对模型进行评估。本发明整体方案降低了大模型微调的技术门槛，使非专业人员也能通过简单配置完成复杂的模型训练任务，促进了大模型技术的普及应用。

本发明授权基于封装大模型训练平台的自动学习引擎装置在权利要求书中公布了：1.基于封装大模型训练平台的自动学习引擎装置，其特征在于，包括： 统一接入规范模块，所述统一接入规范模块通过YAML配置模板文件规范化训练和推理参数配置，所述YAML配置模板文件遵循"ai.config.train.模型名称编码.场景名.yaml"的命名规则，其中模型名称编码为用户选择的大模型对应的编码，场景名为微调、预训练或奖励模型训练； 多设备支持与并行计算框架模块，所述多设备支持与并行计算框架模块兼容CPU、GPU、NPU三种硬件设备，并且支持包括Accelerate、DeepSpeed两种并行计算框架，根据用户选择的运行类型和并行框架自动生成对应的训练启动命令； 训练引擎模块，所述训练引擎模块采用Master-Driver-Work三层架构实现任务分配、状态监控和异常处理，其中Master负责接收任务消息并启动容器，Driver负责监听Work状态并回写结果，Work负责执行微调训练任务；训练引擎模块的Master-Driver-Work三层架构具体包括： Master组件，具体负责： 接收管理端的任务消息，将任务ID添加到Redis消息队列中等待消费； 消费时根据任务ID查询任务配置明细，并生成Kubernetes标准yaml文件； 调用KubernetesAPI创建Driver容器和Work容器； 接收Driver的服务注册事件，并按照配置的时间间隔和超时时间设置启动监听事件； 监控Driver是否存活，在监听事件超时时重启Driver； 任务完成后销毁Driver和Work容器以释放资源； Driver组件，具体负责： 启动成功后调用Master服务注册API进行注册； 接收Work的服务注册事件，并启动监听事件监控Work是否存活； 当某个Work出现故障时，重新分配任务并启动新的Work； 接收Work发送的训练完成通知，并回写训练结果； Work组件，具体负责： 启动成功后调用Driver服务注册API进行注册； 通过挂载方式动态加载数据集、大模型以及配置文件； 执行微调训练任务； 训练完成后调用Driver端事件监听API回写训练结果； 训练引擎模块的任务通信机制具体为： 任务分配机制： 用户启动任务后，后端调用Master的启动任务API接口，将任务ID添加到Redis消息队列； Master从消息队列获取任务ID，查询任务配置明细并生成Kubernetes标准yaml文件； Master先调用KubernetesAPI创建Driver容器，Driver容器启动成功后再创建Work容器； 容器创建使用KubernetesAPI，与现有容器编排系统兼容； 状态监控机制： Driver容器启动成功后调用Master服务注册API进行注册，Master接收到注册事件后启动监听事件； Work容器启动成功后调用Driver服务注册API进行注册，Driver接收到注册事件后启动监听事件； Master通过定时发送心跳包检测Driver是否存活，若超时未响应则认为Driver宕机并进行重启； Driver通过定时发送心跳包检测Work是否存活，若超时未响应则认为Work宕机并进行重启； 结果回写机制： Work完成训练后，调用Driver提供的事件监听API回写训练结果； Driver接收到训练结果后，将结果保存并更新任务状态； Master定期检查任务状态，当所有Work都完成后，标记任务为完成状态并释放资源； 训练算法框架模块，所述训练算法框架模块用于解析ai.envs.train.yaml运行配置文件、进行数据集拆分、数据格式转换、支持多种微调训练方法并对模型进行评估。

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