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数据采集与机器学习模型训练并行模式.docx
资料介绍
数据采集与机器学习模型训练并行模式
1. 引言：数据采集与模型训练的并行协同
在工业AI应用中，数据采集和模型训练是持续迭代的过程。传统做法是先采集大量数据，离线训练模型，再部署到系统中。但这种方式无法适应工况变化，设备老化、原材料批次变化、环境温度变化都会导致模型性能下降。LabVIEW通过并行架构实现边采集、边训练、边部署的在线学习模式，数据采集线程持续收集新数据，模型训练线程在后台更新模型，推理线程使用最新模型进行预测。
2. 在线学习并行架构
2.1 三级并行流水线
在线学习系统采用三级并行流水线。数据采集级以最高频率采集传感器数据存入循环缓冲区，模型训练级从缓冲区读取数据在后台增量训练模型，模型推理级使用最新模型对新数据进行推理预测。三级并行运行，采集不等待训练，训练不等待推理。
2.2 增量学习
在LabVIEW中实现增量学习。数据积累持续采集新数据加入训练集，增量更新使用新数据增量更新模型参数，模型版本管理管理多个模型版本支持回滚，性能评估持续评估模型性能检测性能下降。
3. 模型训练与推理分离
3.1 训练线程
模型训练线程在后台运行。数据加载从历史数据库加载训练数据，特征工程提取特征归一化处理，模型训练使用梯度下降等算法训练模型，模型验证在验证集上评估模型性能，模型发布性能达标后将模型发布到推理引擎。
3.2 推理线程
模型推理线程实时运行。数据预处理将实时数据转换为模型输入格式，模型推理使用最新模型计算预测结果，结果后处理将模型输出转换为工程单位，异常检测比较预测值与实际值的偏差。
部分文件列表
| 文件名 | 大小 |
| LabVIEW并行编程入门推荐445-数据采集与机器学习模型训练并行模式.docx | 38K |
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