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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利一种深度学习模型的增量部署方法及装置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：CN119377645B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202411911222.9，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种深度学习模型的增量部署方法及装置是由魏浩宸;吴沛瀚;李石坚;潘纲设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种深度学习模型的增量部署方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种深度学习模型的增量部署方法及装置，包括：定义基于文件夹的分布式存储结构用于模型存储，将模型的网络结构与权重参数解耦；读取配置文件，建立算子与权重映射关系，根据映射关系加载各层权重并执行前向推理；当部署端接收到更新请求时，首先下载新的配置文件，解析其中的变更信息；若为增量部署配置文件，则与原配置文件形成新配置文件；若为原配置文件修改映射关系的配置文件，则使用新配置文件；否则拒绝更新请求；通过新配置文件确定需要更新的算子集合，并为每个待更新算子创建副本；将新权重加载到算子副本中，并通过状态标记机制确保更新过程的原子性。本发明解决了现有技术中深度学习模型无法增量部署和热更新的问题。

本发明授权一种深度学习模型的增量部署方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种深度学习模型的增量部署方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）定义一种基于文件夹的分布式存储结构用于模型存储，将模型的网络结构与权重参数解耦，并采用独立文件存储各层权重；定义一种基于文件夹的分布式存储结构用于模型存储，包括：以图的方式存储网络结构并存放于文件中，将权重文件统一放入某一文件夹并以名称和id来标识，网络结构中的算子通过指定权重的id来指定其推理过程中所需要参与计算的权重，从而实现模型的网络结构与权重参数的解耦；（2）读取配置文件，建立算子与权重的映射关系，然后根据映射关系加载各层权重并执行前向推理；（3）当部署端接收到更新请求时，首先下载新的配置文件，解析其中的变更信息；若为增量部署配置文件，则与原配置文件形成新配置文件；若为原配置文件修改映射关系的配置文件，则使用修改后的新配置文件；否则，将拒绝更新请求；（4）通过新配置文件确定需要更新的算子集合，并为每个待更新算子创建副本；将新权重加载到算子副本中，并通过状态标记机制确保更新过程的原子性；通过状态标记机制确保更新过程的原子性，具体为：为算子设定五种状态，分别为：初始状态、更新中、更新完毕、使用中和待回收；当新权重被加载到算子副本时，该副本被标记为更新中；加载完成后标记为更新完毕；在下一次推理时使用新算子，并将其标记为使用中；同时将原算子标记为待回收；利用状态标记机制保证在不中断推理的情况下完成推理权重更新，最后回收待回收状态的算子所占用的资源。

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