【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种模型训练硬件配置推荐方法、装置及电子设备。
技术介绍
1、大模型所需的硬件配置主要包括高性能的cpu、大容量和高速度的内存（ram）、高性能的图形处理单元（gpu）以及高速的存储设备。
2、cpu是大模型训练过程中的核心计算单元，需要具有高核心数和高速缓存的服务器级处理器。内存（ram）对于大型模型来说至关重要。大内存容量可以存储大型数据集和模型参数，避免在训练期间出现内存不足的问题。gpu在大模型训练中扮演着关键角色。训练大模型往往需要大量的图形处理单元（gpu）来加速计算。gpu可以并行处理大量的图像和向量计算，高效地执行矩阵运算，从而加速模型的训练过程。存储设备的选择也非常重要。训练大模型需要大容量的存储空间来保存模型参数、训练数据和训练日志等。
3、现有技术在选择大模型（人工智能数据模型）训练硬件的过程中，存在如下缺陷：
4、1.依赖人工经验和研究：目前大型模型训练硬件配置的选择仍然主要依赖于工程师的经验和大量信息的调研，缺乏标准化和自动化的方法进行硬件配置
【技术保护点】
1.一种模型训练硬件配置推荐方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从多个数据源获取硬件数据K1和模型数据K2，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过交互式界面获取用户输入的自定义模型参数M1和性能指标M2，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于预设的匹配计算函数G，对用户输入的自定义模型参数M1和性能指标M2进行解析，基于解析的结果，生成与用户输入的自定义模型参数M1和性能指标M2相对应的硬件需求数据集E={G(K1,M1), G(K1,M2), G(K2,M...
【技术特征摘要】
1.一种模型训练硬件配置推荐方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从多个数据源获取硬件数据k1和模型数据k2，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过交互式界面获取用户输入的自定义模型参数m1和性能指标m2，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于预设的匹配计算函数g，对用户输入的自定义模型参数m1和性能指标m2进行解析，基于解析的结果，生成与用户输入的自定义模型参数m1和性能指标m2相对应的硬件需求数据集e={g(k1,m1), g(k1,m2), g(k2,m1), g(k2,m2)}，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于预设的匹配计算函数g，对用户输入的自定义模型参数m1和性能指标m2进行解析，基于解析的结果，生成与用户输入的自定义模型参数m1和性能指标m2相对应的硬件需求数据集e={g(k1,m1), g(k1,m2), g(k2,m1), g(k2,m2)}，还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述从所述硬件数据k1和模型数据k2中提取包含n个硬件特征的最小计算单元特征集y={y1,y2,…yn}，利用构建的匹配模型p和所述最小计算单元特征集y={y1,y2,…yn}，对所述硬件需求数据集e={g(k1,m1), g(k1,m2), g(k2,m1), g(k2,m2)}...
【专利技术属性】
技术研发人员：张江华，彭浩，寇振芳，苗宇，
申请(专利权)人：一网互通北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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