申请/专利权人：安徽南瑞继远电网技术有限公司

申请日：2020-08-17

公开（公告）日：2020-10-23

公开（公告）号：CN111814911A

主分类号：G06K9/62(20060101)

分类号：G06K9/62(20060101);G06K9/00(20060101);G06N3/08(20060101);G06F9/50(20060101);G06F9/54(20060101)

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2020.11.10#实质审查的生效;2020.10.23#公开

摘要：本发明公开的属于人工智能技术领域，具体为一种基于容器化管理的电力AI训练平台及其训练方法，包括硬件资源层、操作系统层、通信层、数据库层、算法层和任务层，所述硬件资源层包含GPU资源池和存储资源池，所述通信层采用RabbitMQ多语言通信，该种基于容器化管理的电力AI训练平台及其训练方法，以容器化技术为基础，通过Web界面访问的方式，实现了电力AI训练平台的定制化，平台可以满足多种业务场景的需求，利用强大的硬件资源配置实现了电力场景下算法的快速训练及应用部署，能够直观显示模型优化过程及性能指标，有效管理算法模型，具备迭代训练触发机制，能够做到快速迭代模型，支撑现场算法的动态更新。

主权项：1.一种基于容器化管理的电力AI训练平台，其特征在于：包括硬件资源层、操作系统层、通信层、数据库层、算法层和任务层，所述硬件资源层包含GPU资源池和存储资源池，所述通信层采用RabbitMQ多语言通信，所述数据库层依据训练平台算法层和任务层设计了相应的数据库表结构及其关联关系，所述算法层基于Tensorflow、Pytorch、Caffe等深度学习框架，预置多种算法模型镜像文件，所述任务层包括图像分类、目标检测和图像分割三个深度学习领域，所述数据库层具备数据集管理及数据标定功能，具备上传下载功能，支持数据增强方式选择以及多增强方式图片对比显示。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 安徽南瑞继远电网技术有限公司 一种基于容器化管理的电力AI训练平台及其训练方法

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