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YD_T 4389-2023 AI服务器及能力平台技术要求

更新时间：2026-10-17 20:53:02 大小：3M 上传用户：sun2152查看TA发布的资源 标签：AI服务器能力平台模型管理模型服务基础资源平台 下载积分：9分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

YD_T 4389-2023 AI服务器及能力平台技术要求

1范围

本文件规定了AI服务器的标注平台、训练平台、模型管理平台、模型服务平台、基础资源平台等子平台的技术要求，

本文件适用于AI服务平台的设计、建设及服务器设备选型参考。2规范性引用文件

下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅所注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。GB/T 34990-2017信息安全技术信息系统安全管理平台技术要求和测试评价方法GB/T 37956-2019信息安全技术网站安全云防护平台技术要求3术语、定义和缩略语

下列术语和定义适用于本文件。

3.1术语和定义

3.1.1

模型model训练完的结果文件和配置文件集合（包括网络结构、参数等）。

3.1.2

引擎engine将模型部署为稳定服务时，模型可进行推理的容器环境。

3.1.3

能力ability模型部署完成后提供稳定访问的服务，能力部署时包括模型和引擎两个部分。注：业务层需提供一个管理功能，对各能力有版本、调用权限的管理。

3.1.4

数据预处理data preprocessing对原始数据进行必要的清理、集成、转换、离散和规约等一系列的处理工作。注：处理有多种方法，例如数据清理、数据集成、数据变换、数据归约等。

3.1.5

特征工程feature engineering本质是一项工程活动，目的是最大程度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。

3.1.6

关联分析 association analysis通过研究已经产生的数据，找出存在于项目集合之间的关联模式，在具备关联性的情况下通过其中一个项集对另外一个项集进行预测。

3.1.7

数据标注data annotations指数据标注员借助标注工具，对图像、文本、语音、视频等数据进行拉框、描点、转写、语义分割等操作，以产出适合机器学习数据集的过程。

注：通常数据标注的类型包括图像标注、语音标注、文本标注、视频标注等种类。标记的基本形式有标注画框、3D画框、文本转录、图像打点、目标物体轮廓线等。

3.1.8

超参数hyperparameter在机器学习中，超参数是指在开始学习过程之前设置值的参数，而不是通过训练得到的参数数据。



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