公开(公告)号：CN112685139A

公开(公告)日：2021-04-20

申请号：CN202110030466.6

申请日：2021-01-11

Applicant: 东北大学

Inventor： 那俊 ,  张斌 ,  邓心 ,  张瀚铎 ,  李井瑞

IPC: G06F9/455 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 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。

公开(公告)号：CN112685139B

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202110030466.6

申请日：2021-01-11

Applicant: 东北大学

Inventor： 那俊 ,  张斌 ,  邓心 ,  张瀚铎 ,  李井瑞

IPC: G06F9/455 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 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。