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本发明公开了一种优化的模型并行的缺陷物资预测方法，包括，基于Spark框架搭建分布式框架；分别在分布式框架的每个从节点上训练一个机器学习模型；将训练完成的机器学习模型分别保存到对应的节点，获得缺陷物资预测模型；利用缺陷物资预测模型对缺陷物资进行预测；本发明通过模型并行的架构，实现多模型的并行训练，提高训练模型的速度，以及提高预测速度；同时通过多模型并行训练，提高了缺陷物资预测精度。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112801417 A
(43)申请公布日 2021.05.14
(21)申请号 202110279904.2 G06N 3/08 (2006.01)
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