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龙图腾网获悉上海深至信息科技有限公司申请的专利一种人工智能模型的训练方法及训练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：CN114691123B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202210326086.1，技术领域涉及：G06F8/36；该发明授权一种人工智能模型的训练方法及训练系统是由吴霜;黄孟钦;张志遵;朱瑞星设计研发完成，并于2022-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人工智能模型的训练方法及训练系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能训练技术领域，具体涉及一种人工智能模型的训练方法及训练系统，包括：S1：自云平台中获取多个模型组件；S2：于开发工具中对模型组件进行组合以生成人工智能模型；S3：采用训练集对人工智能模型进行训练，并输出训练结果；S4：根据训练结果判断人工智能模型的性能参数是否是否达到预期性能；若是，输出人工智能模型以结束训练过程；若否，返回S2以调整人工智能模型。本发明的有益效果在于：通过设置云平台对模型组件进行整合封装，随后由开发工具接收模型组件并组合成为人工智能模型，从而提升开发效率，使得用户可在实际开发过程中通过云平台快速获取多个模型组件进行测试，以获得性能较好的人工智能模型。

本发明授权一种人工智能模型的训练方法及训练系统在权利要求书中公布了：1.一种人工智能模型的训练方法，其特征在于，预先设置一部署于本地的开发工具和与所述开发工具相连接的云平台，则所述训练方法包括： 步骤S1：自所述云平台中获取多个模型组件； 步骤S2：于所述开发工具中对所述模型组件进行组合以生成所述人工智能模型； 步骤S3：获取一训练集，采用所述训练集对所述人工智能模型进行训练，并输出训练结果； 步骤S4：根据所述训练结果判断所述人工智能模型的性能参数是否达到预期性能； 若是，输出所述人工智能模型以结束训练过程； 若否，返回所述步骤S2以调整所述人工智能模型； 当本地预先设置有所述训练集时，所述步骤S3包括： 步骤A31：获取并将所述训练集输入所述开发工具； 步骤A32：于所述开发工具中采用所述训练集对所述人工智能模型进行训练，并输出所述训练结果； 以及，于所述步骤A32的训练过程中，通过对训练环境进行埋点，从而获取到训练过程中的数据变化，进而对所述人工智能模型进行调试； 所述开发工具中包括多个子模块，于所述子模块的后级设置有对应于待训练的所述人工智能模型的监测点，以判断所述人工智能模型在所述监测点前级的部分是否合格； 所述开发工具还包括性能判断子模块，所述性能判断子模块针对不同的指标设置有相应的评价阈值，从而判断模型的部分节点是否符合期望性能。

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