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申请/专利权人：东莞市华铭腾科技有限公司

摘要：本发明涉及智能AI技术领域，尤其涉及一种智能AI的构建运行方法、系统及PC主机。所述方法包括以下步骤：获取智能AI模型所需训练资源数据并进行清洗处理，以得到智能AI模型所需训练标准数据；通过部署分布式计算节点，并对智能AI模型所需训练标准数据进行训练资源划分处理和构建并初始化智能AI子模型，得到各个分布式计算节点上的智能AI子模型；对各个分布式计算节点上的智能AI子模型进行模型并行训练和模型分层聚合，以生成智能AI全局模型；对智能AI全局模型进行模型优化，得到智能AI全局优化模型；通过对智能AI全局优化模型进行在线运行，以得到智能AI在线运行模型。本发明能够实现智能AI模型的高效构建和运行。

主权项：1.一种智能AI的构建运行方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取智能AI模型所需训练资源数据，并对智能AI模型所需训练资源数据进行清洗处理，以得到智能AI模型所需训练标准数据；通过在网络中部署分布式计算节点，并基于分布式计算节点对智能AI模型所需训练标准数据进行训练资源划分处理，得到各个分布式计算节点的智能AI模型训练资源子数据；其中，步骤S1包括以下步骤：步骤S11：获取智能AI模型所需训练资源数据；步骤S12：对智能AI模型所需训练资源数据进行噪声数据清除处理，得到智能AI模型训练资源消噪数据；步骤S13：对智能AI模型训练资源消噪数据进行缺失值检验，得到智能AI模型训练资源数据缺失状况；基于智能AI模型训练资源数据缺失状况对智能AI模型训练资源消噪数据进行插值补偿处理，得到智能AI模型训练资源缺失补偿数据；步骤S14：对智能AI模型训练资源缺失补偿数据进行标准化处理，以得到智能AI模型所需训练标准数据；步骤S15：通过在网络中部署分布式计算节点，并基于分布式计算节点对智能AI模型所需训练标准数据进行训练资源划分处理，得到各个分布式计算节点的智能AI模型训练资源子数据；其中，步骤S15包括以下步骤：步骤S151：通过在网络中部署分布式计算节点，并对各个分布式计算节点进行计算资源统计分析，得到各个分布式计算节点的计算资源状况数据；步骤S152：对各个分布式计算节点进行数据存储空间统计分析，得到各个分布式计算节点的数据存储空间范围大小；步骤S153：基于各个分布式计算节点的计算资源状况数据以及数据存储空间范围大小对各个分布式计算节点进行数据资源容纳评估分析，得到各个分布式计算节点上的数据资源容纳极限区间；步骤S154：根据各个分布式计算节点上的数据资源容纳极限区间对智能AI模型所需训练标准数据进行训练资源划分处理，得到各个分布式计算节点的智能AI模型训练资源子数据；步骤S2：通过在各个分布式计算节点上构建并初始化智能AI子模型，以得到各个分布式计算节点上的智能AI子模型；基于各个分布式计算节点的智能AI模型训练资源子数据对各个分布式计算节点上的智能AI子模型进行模型并行训练，以得到各个分布式计算节点的智能AI模型训练参数；步骤S3：基于各个分布式计算节点的智能AI模型训练参数对各个分布式计算节点上的智能AI子模型进行模型分层聚合，以生成智能AI全局模型；对智能AI全局模型进行模型优化，得到智能AI全局优化模型；步骤S4：通过将智能AI全局优化模型部署到各个分布式计算节点上进行在线运行，以得到智能AI在线运行模型。

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