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龙图腾网获悉浙江大华技术股份有限公司申请的专利一种机器学习模型的部署方法、系统和可读存储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：CN115829056B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202211576533.5，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种机器学习模型的部署方法、系统和可读存储介质是由殷俊;韩建强;陈波扬;吴立;周祥明设计研发完成，并于2022-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机器学习模型的部署方法、系统和可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种机器学习模型的部署方法、系统和可读存储介质，该机器学习模型的部署方法包括：从人工智能开放平台获取机器学习模型，基于机器学习模型的权重数据的分布情况对机器学习模型的权重数据进行压缩，得到压缩后的机器学习模型；将压缩后的机器学习模型发送至待部署的嵌入式设备，以使得嵌入式设备接收压缩后的机器学习模型，将压缩后的机器学习模型的权重数据转换成与压缩前的机器学习模型的权重数据的值域相同的浮点数，并对浮点数进行运算，以完成机器学习模型在嵌入式设备上的轻量级部署。通过上述方式，本申请能够提高机器学习模型的轻量级部署效率。

本发明授权一种机器学习模型的部署方法、系统和可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种机器学习模型的部署方法，其特征在于，应用于机器学习模型的部署系统中的压缩装置，所述部署系统还包括人工智能开放平台和嵌入式设备，所述人工智能开放平台与所述压缩装置连接，所述压缩装置与所述嵌入式设备连接，包括： 从所述人工智能开放平台获取机器学习模型，基于所述机器学习模型的权重数据的分布情况对所述机器学习模型的权重数据进行压缩，得到压缩后的机器学习模型； 将所述压缩后的机器学习模型发送至待部署的所述嵌入式设备，以使得所述嵌入式设备接收所述压缩后的机器学习模型，将所述压缩后的机器学习模型的权重数据转换成与压缩前的机器学习模型的权重数据的值域相同的浮点数，并对所述浮点数进行运算，以完成所述机器学习模型在所述嵌入式设备上的轻量级部署； 其中，所述基于所述机器学习模型的权重数据的分布情况对所述机器学习模型的权重数据进行压缩的步骤，包括： 获取机器学习模型的多个权重数据，并对所述多个权重数据进行等间隔划分，得到至少两个权重划分区间； 统计每个所述权重划分区间中的权重数据的数量，并对每个所述权重划分区间对应的权重数据的数量进行数值限制处理与归一化处理，得到所述权重划分区间对应的校准数量数据； 基于每个所述权重划分区间对应的校准数量数据，对所述多个权重数据重新进行划分，得到至少两个权重量化区间，以使各个所述权重量化区间中的权重数据的数量均衡； 计算每个权重量化区间中所有权重数据的共享权重值，并将所述共享权重值作为压缩后的机器学习模型的权重数据，以实现对所述权重量化区间中的权重数据的量化处理，其中量化后的所有权重数据的比特数之和小于量化前的所有权重数据的比特数之和。

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