【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种面向serverless 机器学习模型训练的动态可伸缩数据共享系统，属于软件维护。
技术介绍
1、serverless计算，又称服务器无感知计算，是一种新兴的云计算模型，通过将函数作为计算的基本单元，这种模型为开发者提供了一种高效、简洁的业务逻辑实现方式。其核心的优势在于按需使用和无需运维的特性。开发者只需要专注于代码逻辑部分，而无需担心底层资源的配置和管理。正是这些特点，使得serverless计算成为未来云应用开发的一个关键趋势。
2、serverless 机器学习模型训练是serverless 计算模式上的一个自然应用，它指的是在 serverless 环境中进行机器学习模型的训练任务。这种模式与传统的机器学习模型训练服务集群相比，主要优势在于能够按需使用gpu计算资源，这不仅降低了前期的服务器和显卡购置成本，还能够随着业务需求的增长而灵活扩展。针对于资源有限或希望敏捷应当市场变化的中小企业而言，是一个极具吸引力的解决方案。
3、然而，将机器学习模型训练任务迁移到serverless环境也...
【技术保护点】
1. 一种面向Serverless 机器学习模型训练的动态可伸缩数据共享系统，其特征在于，包括以下内容：
2. 根据权利要求1所述的面向Serverless 机器学习模型训练的动态可伸缩数据共享系统，其特征在于，所述（1）中，共享数据集描述 API具体包括：
3. 根据权利要求1所述的面向Serverless 机器学习模型训练的动态可伸缩数据共享系统，其特征在于，所述（2）中，具体包括：
4. 根据权利要求1所述的面向Serverless 机器学习模型训练的动态可伸缩数据共享系统，其特征在于，所述（3）中，具体包括：
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【技术特征摘要】
1. 一种面向serverless 机器学习模型训练的动态可伸缩数据共享系统，其特征在于，包括以下内容：
2. 根据权利要求1所述的面向serverless 机器学习模型训练的动态可伸缩数据共享系统，其特征在于，所述（1）中，共享数据集描述 api具体包括：
3. 根据权利要求1所述的面向serverless 机器学习模型训练的动态可伸缩数据共享系统，其特征在于，所述（2）中，具体包括：
4. 根据权利要求1所述的面向serverless 机器学习模型训练的动态可伸缩数据共享系统，其特征在于，所述（3）中，具体包括：
5. 根据权利要求1所述的面向serverless 机器学习模型训练的动态可伸缩数据共享系统，其特征在于，所述（34）中，动态分片树结构具体包括：
6. 根据权利要求1所述的面向serverless 机器学习模型训练的动态可伸缩数据共享系统，其特征在于，所述（4）通过数据分片共享装置，根据设...
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