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龙图腾网获悉苏州元脑智能科技有限公司申请的专利分布式训练模型的检测方法和装置、存储介质及电子设备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：CN119669715B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510191309.1，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权分布式训练模型的检测方法和装置、存储介质及电子设备是由张闯;童浩南设计研发完成，并于2025-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本分布式训练模型的检测方法和装置、存储介质及电子设备在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种分布式训练模型的检测方法和装置、存储介质及电子设备，包括：获取参考模型达到训练收敛状态时的至少一个参考模型参数，以及当前模型执行分布式节点训练操作后得到的至少一个当前参数；生成至少一个当前参数和对应的参考模型参数之间的至少一个目标误差值，其中，目标误差值用于指示当前参数和对应的参考模型参数之间的差异程度；根据至少一个目标误差值和与参考模型对应的参数基准误差值，生成当前模型的训练检测结果，其中，参数基准误差值用于指示参考模型参数和当前参数之间所允许的差异程度，通过本申请可以解决现有技术中针对分布式训练结果的评估效果不好的技术问题。

本发明授权分布式训练模型的检测方法和装置、存储介质及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种分布式训练模型的检测方法，其特征在于， 包括： 获取参考模型达到训练收敛状态时的至少一个参考模型参数，以及当前模型执行分布式节点训练操作后得到的至少一个当前参数，其中，所述参考模型的模型结构与所述当前模型的模型结构之间的结构相似度大于目标阈值，所述分布式节点训练操作是基于具有共享内存池的多个分布式节点所进行的训练操作，所述参考模型与所述当前模型用于执行图文匹配任务，所述参考模型参数与所述当前参数一一对应； 生成至少一个所述当前参数和对应的所述参考模型参数之间的至少一个目标误差值，其中，所述目标误差值用于指示所述当前参数和对应的所述参考模型参数之间的差异程度； 根据至少一个所述目标误差值和与所述参考模型对应的参数基准误差值，生成所述当前模型的训练检测结果，以确定所述当前模型对图像和文本匹配的精确度，其中，所述参数基准误差值用于指示所述参考模型参数和所述当前参数之间所允许的差异程度； 其中，所述根据至少一个所述目标误差值和与所述参考模型对应的参数基准误差值，生成所述当前模型的训练检测结果，包括： 在基于所述当前参数所生成的目标误差值，大于与所述当前参数对应的所述参数基准误差值的情况下，将所述当前参数确定为目标模型参数； 基于所述目标模型参数的数量与所述当前参数的数量的比值生成所述训练检测结果，或者，基于所述目标模型参数的数量生成所述训练检测结果。

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