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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利分布式机器学习系统、模型训练方法、节点设备及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：CN112508067B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202011344608.8，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权分布式机器学习系统、模型训练方法、节点设备及介质是由施亚东;蒋乾;郭棋林;高磊;冯可;王崟垄设计研发完成，并于2020-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本分布式机器学习系统、模型训练方法、节点设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种分布式机器学习系统、模型训练方法、节点设备及存储介质；系统包括：参数更新节点、以及至少两个执行器节点；其中，参数更新节点用于响应于至少两个执行器节点的模型获取请求，发送机器学习模型至各执行器节点；执行器节点用于接收机器学习模型并获取相应的训练样本子集，通过机器学习模型对训练样本子集中的训练样本进行预测，得到预测结果，并确定预测结果与相应的样本标签之间的差异；基于差异确定目标参数，并发送目标参数至参数更新节点；参数更新节点还用于基于各执行器节点发送的目标参数，更新机器学习模型的模型参数，以得到训练完成的机器学习模型；通过本申请，能够提升机器学习模型的训练效率，降低硬件资源的消耗。

本发明授权分布式机器学习系统、模型训练方法、节点设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种分布式机器学习系统，其特征在于，所述系统包括：参数更新节点、以及至少两个执行器节点；其中， 所述参数更新节点，用于响应于至少两个所述执行器节点的模型获取请求，发送机器学习模型至各所述执行器节点；所述机器学习模型的模型参数包括第一模型参数和第二模型参数； 所述执行器节点，用于接收所述机器学习模型并获取相应的训练样本子集，通过所述机器学习模型对所述训练样本子集中的训练样本进行预测，得到预测结果，并确定所述预测结果与相应的样本标签之间的差异； 其中，每个所述执行器节点分别对应一个训练样本子集，所述训练样本子集，为对用于训练所述机器学习模型的训练样本集拆分得到； 所述执行器节点，还用于基于所述差异确定目标参数，并发送所述目标参数至所述参数更新节点； 所述执行器节点，还用于基于多个数据统计指标，对所述训练样本子集中的训练样本进行统计，得到各所述数据统计指标的指标值；基于各所述数据统计指标的指标值和所述第一模型参数，确定中间模型参数；发送所述中间模型参数至所述参数更新节点； 所述参数更新节点，还用于基于各所述执行器节点发送的所述目标参数，更新所述机器学习模型的第一模型参数； 所述参数更新节点，还用于对各所述执行器节点发送的所述中间模型参数进行聚合处理，并基于聚合后的中间模型参数更新所述机器学习模型的所述第二模型参数，以得到训练完成的机器学习模型。

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