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摘要：本发明公开了基于人工智能的大算力模型优化系统，具体涉及人工智能领域，包括运行次数确定模块、优化数据采集模块、优化数据预处理模块、优化数据分析模块、综合数据分析模块以及人机交互模块。本发明通过运行次数确定模块在数据文本中筛选出特征文本数据，通过优化数据采集模块基于特征文本数据进行第一关键文本选定，通过优化数据预处理模块用于对关键文本进行预处理分析得到第二关键文本，通过优化数据分析模块基于第二关键文本分析得到所述运行次数确定模块中任意文本输出值，通过综合数据分析模块得到综合文本输出值，并通过人机交互模块与用户端进行交互。能有效地反馈出大算力模型优化的能力。

主权项：1.基于人工智能的大算力模型优化系统，包括系统运行数据库、系统中央处理模块和用户信息端，其特征在于，还包括运行次数确定模块、优化数据采集模块、优化数据预处理模块、优化数据分析模块、综合数据分析模块以及人机交互模块；所述系统运行数据库是包括大算力模型优化系统的所有数据文本，且实时收集各模块输出的信息文本，所述系统中央处理模块用于中控各模块输出的信息文本指令，所述用户信息端为接收大算力模型优化系统的信息输出设备；所述运行次数确定模块是用于在数据文本中筛选出特征文本数据，筛选次数依次记作1，2……n；所述优化数据采集模块基于特征文本数据进行第一关键文本选定；所述优化数据预处理模块用于对第一关键文本进行预处理分析得到第二关键文本；所述优化数据分析模块基于第二关键文本分析得到所述运行次数确定模块中任意文本输出值；所述综合数据分析模块是基于所述优化数据分析模块中任意文本输出值得到综合文本输出值；所述人机交互模块基于综合文本输出值与用户信息端进行信息输出，判断大算力模型优化系统的优化能力，并生成测试报告；所述第一关键文本包括计算成本参数、模型稳定参数、训练过程优化参数和推理过程优化参数，计算成本参数包括模型层数、模型维度、共享参数数量、量化参数数量以及数据压缩比，分别标记为LM、DM、NS、NQ以及RD；模型稳定参数包括信噪比、模型异常值、训练数据数量以及模型复杂度，分别标记为RS、MO、NT以及CM；训练过程优化参数包括训练精度降低程度、并行节点增加数量以及梯度检查点数量，分别标记为RA、NP以及NC；推理过程优化参数包括键值对存储数量、硬件加速程度以及剪除神经元数量，分别标记为NK、DH以及NE；所述第二关键文本的获得方式为构建优化数据预处理模型，将采集到的计算成本参数、模型稳定参数、训练过程优化参数和推理过程优化参数导入优化数据预处理模型，计算出第二关键文本，包括计算成本评估值、模型稳定评估值、训练过程优化评估值和推理过程优化评估值，计算成本评估值具体表示为： ，AC表示目标大算力模型优化系统的计算成本评估值，LM表示目标大算力模型优化系统的模型层数，DM表示目标大算力模型优化系统的模型维度，NS表示目标大算力模型优化系统的共享参数数量，NQ表示目标大算力模型优化系统的量化参数数量，RDi表示目标大算力模型优化系统第i次运行过程中的数据压缩比，δ1和δ2分别表示模型层数和模型维度对计算成本评估值的影响系数，b1和b2为已知常数；模型稳定评估值具体表示为： ，AS表示目标大算力模型优化系统的模型稳定评估值，RSi表示目标大算力模型优化系统第i次运行过程中的信噪比，MO表示目标大算力模型优化系统的模型异常值，NTi表示目标大算力模型优化系统第i次运行过程中的训练数据数量，CM表示目标大算力模型优化系统的模型复杂度，δ3表示模型复杂度对模型稳定评估值的影响系数，b3为已知常数；训练过程优化评估值具体表示为： ，AT表示目标大算力模型优化系统的训练过程优化评估值，RAi表示目标大算力模型优化系统第i次运行过程中的训练精度降低程度，NPi表示目标大算力模型优化系统第i次运行过程中的并行节点增加数量，NCi表示目标大算力模型优化系统第i次运行过程中的梯度检查点数量，C1表示已知常数；推理过程优化评估值具体表示为： ，AR表示目标大算力模型优化系统的推理过程优化评估值，NKi表示目标大算力模型优化系统第i次运行过程中的键值对存储数量，DH表示目标大算力模型优化系统的硬件加速程度，NEi表示目标大算力模型优化系统第i次运行过程中的剪除神经元数量，C2和C3表示已知常数。

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