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申请/专利权人:国网智能电网研究院有限公司;国网山东省电力公司;国家电网有限公司
摘要:本发明涉及一种基于叠加扩散模型的推理网络仿真流量生成方法和装置,包括将网络流量样本转换为视频样本数据;利用视频样本数据和样本指示文本对待训练的叠加扩散模型进行训练和推理,得到已训练的叠加扩散模型;利用目标大模型和待生成网络流量的指示文本对已训练的叠加扩散模型进行微调,通过待生成网络流量的指示文本和已微调后的叠加扩散模型,得到待转换视频数据,并将待转换视频数据转换成网络流量序列进行输出。本发明解决传统流量生成方法无法为智算数据中心的设计和建设提供更为准确和可靠的流量数据支持的技术问题。本发明还涉及一种设备和存储介质。
主权项:1.一种基于叠加扩散模型的推理网络仿真流量生成方法,其特征在于,所述方法包括:基于大模型、自注意力机制的神经网络transformer网络和样本指示文本,采集多个网络流量样本,将所述网络流量样本转换为视频样本数据;利用所述视频样本数据和所述样本指示文本对待训练的叠加扩散模型进行训练和推理,得到已训练的叠加扩散模型,所述叠加扩散模型包括全局扩散模型和局部扩散模型;利用目标大模型和待生成网络流量的指示文本对所述已训练的叠加扩散模型进行微调,通过待生成网络流量的指示文本和已微调后的所述叠加扩散模型,得到待转换视频数据,并将所述待转换视频数据转换成网络流量序列进行输出。
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