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龙图腾网获悉东北大学申请的专利基于K8S和Kubeedge的云边深度学习模型管理系统及模型训练方法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：CN112685139B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2024-07-19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：202110030466.6，技术领域涉及：G06F9/455；该发明授权基于K8S和Kubeedge的云边深度学习模型管理系统及模型训练方法是由那俊;张斌;邓心;张瀚铎;李井瑞设计研发完成，并于2021-01-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于K8S和Kubeedge的云边深度学习模型管理系统及模型训练方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于K8S和Kubeedge的云边深度学习模型管理系统及模型训练方法。所述系统包括云端服务器、边缘智能设备和云边通信模块，首先在云端服务器上创建深度学习任务，根据用户配置参数构建深度学习模型并进行预训练，如果需要云边协同训练时，通过云边通信模块将边缘侧深度学习任务以及预训练模型传输给边缘智能设备，利用采集的样本数据对预训练模型再次进行训练，并将训练后的模型上传回云端服务器，通过云端服务器进行模型参数的融合，生成云边协同训练后的模型，本发明借助边缘智能设备采集的应用场景的样本数据训练深度模型，让云端服务器的模型掌握不同应用场景的环境差异和需求，从而解决样本不足和应用环境间差异的问题。

本发明授权基于K8S和Kubeedge的云边深度学习模型管理系统及模型训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于K8S和Kubeedge的云边深度学习模型管理系统，其特征在于，包括云端服务器、边缘智能设备和云边通信模块，所述云端服务器包括云端任务管理模块、云端数据管理模块和云端任务运行控制模块；所述边缘智能设备包括边缘侧任务管理模块、边缘侧数据管理模块、边缘侧任务运行控制模块；所述云端任务管理模块用于深度学习任务的创建、深度学习任务的取消；所述云端任务运行控制模块用于根据云端深度学习任务生成深度学习模型并进行训练，训练结束后得到的模型定义为预训练模型，还用于对训练过程进行监控生成监控日志；所述云端数据管理模块用于管理预训练模型、边缘侧模型，并采用加权融合的方式更新预训练模型参数值，得到最终的云边协同训练后的模型，还用于将模型文件以及监控日志存储到云端服务器的数据库中；所述加权融合的方式具体表述为：对预训练模型和边缘侧模型中的相应模型参数值进行加权平均计算，更新预训练模型参数的具体值；所述云边通信模块用于云端服务器和边缘智能设备之间的消息通信，所述消息通信包括云端服务器向边缘智能设备发送的边缘侧深度学习任务、云端服务器和边缘智能设备之间深度学习模型的发送、云端服务器向边缘智能设备发送的控制命令，所述控制命令包括取消边缘智能设备上的训练任务、上传边缘智能设备上训练后的模型；所述边缘侧任务管理模块用于接收云边通信模块传输的预训练模型和边缘侧深度学习任务，并对边缘侧深度学习任务进行解析，获取自定义数据的存储格式、预设精确度，其中自定义数据的存储格式发送给边缘侧数据管理模块，预设精确度发送给边缘侧任务运行控制模块；所述边缘侧数据管理模块用于采集训练深度学习模型的样本数据，配置样本数的存储格式、对边缘侧模型和样本数据进行管理，并存储至本地数据库中，所述管理包括对模型的查询和删除，对样本数据的添加、查询和删除，所述样本数据为连接边缘智能设备的传感器采集到的数据；所述边缘侧任务运行控制模块用于根据样本数据对预训练模型进行训练，达到预设精确度后结束训练，训练后生成的模型具备边缘个性化数据特征定义为边缘侧模型。

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