| 面向數(shù)據(jù)共享的模型訓練服務系統(tǒng) | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：493 K | |
| 標簽： 數(shù)據(jù)共享 模型訓練服務 作業(yè)調(diào)度 | |
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| 文檔介紹： 數(shù)據(jù)驅動的人工智能應用需要大數(shù)據(jù)支持，然而現(xiàn)實中因隱私保護等原因,數(shù)據(jù)往往互不流通,而以孤島形式存在。如何實現(xiàn)數(shù)據(jù)安全可用是當前亟待解決的問題。設計和實現(xiàn)了面向數(shù)據(jù)共享的模型訓練服務系統(tǒng)，通過向用戶提供數(shù)據(jù)功能服務接口而非數(shù)據(jù)本身，實現(xiàn)數(shù)據(jù)可用不可見。重點針對資源受限的數(shù)據(jù)共享平臺，設計了高效的資源分配和作業(yè)調(diào)度方法，特別是通過自動資源縮放來應對多變的工作負載，達到優(yōu)化用戶體驗和提高資源利用的目的。實驗表明，相較于常規(guī)的作業(yè)調(diào)度方法，本系統(tǒng)在各種工作負載下都具有響應服務請求快、作業(yè)完成時間短的優(yōu)點。 | |
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