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龙图腾网获悉东方电子股份有限公司申请的专利一种针对多种人工智能模型的生命周期管理方法及系统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：CN121187707B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511724979.1，技术领域涉及：G06F9/455；该发明授权一种针对多种人工智能模型的生命周期管理方法及系统是由王季宁;梁其耀;李天赋;童彦淇;韩喆名;张庆;郑兆坤;文飞喋设计研发完成，并于2025-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对多种人工智能模型的生命周期管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种针对多种人工智能模型的生命周期管理方法及系统，属于人工智能模型管理技术领域，方法包括建立集中式模型注册中心；模型镜像加载与校验；动态管理与进程控制；持续监控与状态反馈，包括收集模型运行状态数据，并进行实时反馈展示。将两种机制结合，确保模型部署的安全性与高效性。在进行模型生命周期管理过程中，根据模型类型、版本信息和资源需求动态计算调度策略，这样使得调度策略更能适应不同模型的运行需求，根据动态调度策略进行模型服务管理可显著提高模型部署效率和系统资源利用率。

本发明授权一种针对多种人工智能模型的生命周期管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种针对多种人工智能模型的生命周期管理方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：建立集中式模型注册中心，存储和管理模型的元数据、版本信息和配置参数； S2：模型镜像加载与校验，包括基于容器化技术实现模型镜像的快速加载，并使用哈希算法对模型镜像文件进行完整性验证； S3：动态管理与进程控制，包括： 接收模型管理请求，并对所述模型管理请求进行参数解析，其中，模型管理请求类型包括新增模型请求和删除模型请求； 根据模型管理请求类型执行模型服务操作，并将模型服务操作的结果更新到模型注册表，并同步到持久化存储中； 通过容器化进程控制机制对AI模型进行动态管理，所述容器化进程控制机制结合了容器技术的资源隔离和进程管理的精细化控制，通过容器化技术对AI模型进行生命周期管理具体为： Sa：加载成功后在内存注册表中登记模型实例，并同步将元数据写入数据库，模型文件存入持久化存储；内存注册表具体为构建三层管理架构，以覆盖模型实例的全生命周期，具体包括实例层、服务层和存储层；其中，实例层用于存储模型实例的基本信息，基于模型请求中的模型ID快速定位实例对象；服务层为进程管理，通过模型实例的容器配置和资源分配策略管理服务进程；存储层为数据持久化，使用分布式文件系统存储模型权重和配置文件； 为评估注册过程的可靠性，系统中引入了实例注册成功率Rsuccess，计算公式为： ； 式中，si为第i个注册步骤的成功状态，成功为1，失败为0；wi为步骤权重，步骤权重包括内存注册权重、数据库写入权重和文件存储权重，其中内存注册权重取值0.3，数据库写入权重取值0.4，文件存储权重取值0.3；β为完整性系数，当内存注册、数据库写入、文件存储这三个注册步骤全部成功时β=1.0，部分注册步骤失败时β=0.6； Sb：系统提供接口支持动态添加删除模型，收到注册请求时异步创建推理进程启动模型服务；收到删除请求时终止运行进程释放资源； Sc：支持按需调整模型实例资源，避免重启系统即可动态改变模型配置； 若资源调整请求和系统资源状态匹配，则计算资源分配方案；对资源分配方案与资源阈值进行判断，若资源分配方案满足阈值要求，执行资源调整操作，否则，进入下一步；若资源调整请求和所述系统资源状态不匹配，则进入下一步； 根据负载强度L和资源需求系数R计算CPU核心数分配和内存分配，计算公式为： ； ； 式中，CPUcores为分配的CPU核心数，MemoryGB为分配的内存大小，BaseCore为基础核心数，BaseMem为基础内存大小； 计算资源利用效率，计算公式为： ； 式中，Efficiency为资源利用效率； Sd：若系统资源不足或配置冲突，提示管理员进行资源优化并重新进入步骤Sa； S4：持续监控与状态反馈，包括收集模型运行状态数据，并进行实时反馈展示。

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