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龙图腾网获悉合肥迈思泰合信息科技有限公司申请的专利基于图结构的机器学习Pipeline生成与部署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：CN121303272B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511877401.X，技术领域涉及：G06N5/01；该发明授权基于图结构的机器学习Pipeline生成与部署方法及系统是由江蔚明;朱冬伟;门皓飞;于海伟;罗世俊设计研发完成，并于2025-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图结构的机器学习Pipeline生成与部署方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图结构的机器学习Pipeline生成与部署方法及系统，涉及机器学习自动建模技术领域。该方法包括：获取用户通过图形化界面设计的机器学习流程图，所述流程图中节点表示操作，边表示数据流；将所述流程图中每个节点映射到对应的算法，生成可执行的机器学习Pipeline；执行所述Pipeline，完成特征工程、模型训练与评估，得到评估指标；若所述评估指标满足预设阈值，则将所述Pipeline部署为模型服务。本发明用以解决现有技术中节点接口语义冲突难以自动高效适配，以及模型推理部署缺乏针对异构硬件特性的编译级优化的问题。

本发明授权基于图结构的机器学习Pipeline生成与部署方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图结构的机器学习Pipeline生成与部署方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取机器学习流程图，并构建适配异构计算设备特征的算法签名库；所述机器学习流程图中节点表示操作，边表示数据流； 解析流程图，基于签名库将其中的算法节点映射为具体的算法签名，对存在接口语义冲突的边，构建数据转换有向图并搜索最小代价适配路径，生成含最优适配子图的可执行Pipeline；其中，所述对存在接口语义冲突的边，构建数据转换有向图并搜索最小代价适配路径，包括：识别流程图中数据连边的上游节点输出接口属性与下游节点输入接口属性之间的差异维度特征；从预设的适配组件库中筛选出能够处理差异维度特征的原子转换算子，并以其为节点、合法数据流向为有向边构建数据转换有向图；以输出接口属性为起点、输入接口属性为终点，基于路径代价函数，在数据转换有向图中搜索总代价最小的转换算子序列；将所述转换算子序列作为适配子图插入原流程图的对应连边处，并更新流程图的拓扑结构； 执行Pipeline完成训练评估； 若评估达标，识别特征工程与模型推理子图，并对所述子图中的连续节点执行基于同构匹配的算子融合优化，生成部署包并发布服务。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人合肥迈思泰合信息科技有限公司，其通讯地址为：230000 安徽省合肥市高新区望江西路800号创新产业园一期C4-809-810；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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