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龙图腾网获悉北京千禧维讯科技有限公司申请的专利基于大模型增量学习的动态资源优化方法及系统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：CN120223553B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510700464.1，技术领域涉及：H04L41/16；该发明授权基于大模型增量学习的动态资源优化方法及系统是由仇序;任海蛟;于洋设计研发完成，并于2025-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型增量学习的动态资源优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及大数据处理技术领域，尤其涉及一种基于大模型增量学习的动态资源优化方法及系统，包括：基于预设训练周期使用训练数据更新模型；判定模型的运行状况是否合格，在判定模型的运行状况异常时，基于单个切片的待处理数据的实际处理时长调节各服务器的参数包括，将服务器的数量调节至对应值、将单个切片的待处理数据对应的服务器的网络带宽调节至对应值或将选取的用以更新模型的训练数据的批次选取数量调节至对应值；判定模型的运行状况合格，持续使用当前模型完成对资源的分配。本发明根据实时数据不断更新模型，使用动态调整资源分配方案，提高了资源分配效率。

本发明授权基于大模型增量学习的动态资源优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型增量学习的动态资源优化方法，其特征在于，包括： 将获取的各服务器接收的数据量、处理完成的数据量及对应实际处理时长，依据数据量划分为若干批次的训练数据； 基于预设训练周期使用训练数据更新用以预测各切片待处理数据的预测处理时长的模型； 获取模型预测的各切片待处理数据的预测处理时长； 获取各服务器实际处理各切片待处理数据的实际处理时长； 基于预测处理时长和实际处理时长确定各切片待处理数据的预测评价值； 逐一依据各预测评价值判定模型的运行状况是否合格，包括： 在判定模型的运行状况异常时，基于单个切片的待处理数据的实际处理时长调节各服务器的参数，包括将服务器的数量调节至对应值、将单个切片的待处理数据对应的服务器的网络带宽调节至对应值或将选取的用以更新模型的训练数据的批次选取数量调节至对应值； 在逐一依据各预测评价值均确定模型的运行状况合格时，持续使用当前模型完成对资源的分配； 针对单个切片的待处理数据，基于预测处理时长和实际处理时长确定预测评价值，基于预测评价值判定模型的运行状况是否合格的过程，包括： 将计算的实际处理时长与预测处理时长的比值，记为预测评价值； 若预测评价值小于或等于第一预设评价值，则判定模型的运行状况合格； 若预测评价值小于或等于第二预设评价值且大于第一预设评价值，则结合单个切片的待处理数据的历史调用频率判定模型的运行状况是否合格； 若预测评价值大于第二预设评价值，则判定模型的运行状况异常，并基于单个切片的待处理数据的实际处理时长调节对应服务器的参数； 结合单个切片的待处理数据的历史调用频率判定模型的运行状况是否合格，包括： 若历史调用频率小于或等于预设历史调用频率，则判定模型的运行状况合格； 若历史调用频率大于预设历史调用频率，则判定模型的运行状况异常，并基于单个切片的待处理数据的实际处理时长调节对应服务器的参数。

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