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本申请提供一种算力管理方法、装置、设备、介质及计算机程序产品，方法包括：对算力资源进行虚拟化处理，得到动态资源池；获取任务队列的算力调度策略，以及任务队列中每个待处理任务的所需资源；基于算力调度策略和每个待处理任务的所需资源，对动态资源池进行算力碎片整合，得到算力调度方案；基于算力调度方案对任务队列进行调度。本申请提供的算力管理方法主要包括计算虚拟化部分和异构算力调度部分，在计算虚拟化部分，本申请通过对算力资源进行统一虚拟化处理，实现对算力资源的细粒度切分；在异构算力调度部分，本申请通过更加灵活的算力调度策略，减少算力资源分配过程中产生的资源碎片，提升算力资源利用率。

本发明提供一种大语言模型的权重转换方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：确定大语言模型的模型图和权重字典，权重字典为键值对的形式，键值对中的键为大语言模型的组成模块名，键值对中的值为大语言模型的权重张量；对权重张量进行权重自处理操作，对权重自处理操作后的权重字典对应的模型图进行更新，将更新后的模型图对应的权重字典确定为第一格式模型权重；基于第一格式权重文件与第二格式权重文件之间的映射关系，对第一格式模型权重进行权重转换，得到第二格式模型权重。该方法基于映射关系，对第一格式模型权重进行权重转换，在不额外开发代码的情况下完成权重的转换操作，降低了大语言模型的权重转换的开销，减少权重转换的时长。

本申请关于一种流量异常检测方法、装置、计算机设备、存储介质及产品，涉及异常检测技术领域。该方法包括：基于第一时间段内的流量数据生成第一时间序列；基于扰动因子改进的粒子群算法以及动态贝塞尔曲线对第一时间序列进行平滑重构，得到第二时间序列；基于第二时间序列进行时间序列预测，得到第三时间序列，该第三时间序列用于指示第一时间段后的第二时间段内的预测流量数据；基于第三时间序列对第二时间段内的真实时间序列进行异常检测，得到第二时间段内的流量数据的异常检测结果。通过上述方法，可以在复杂、偶发性较强的场景中降低偶发波动对异常检测的干扰，进而提高基于提升异常检测在复杂环境下的准确性和鲁棒性。

本发明提供一种小区负荷调整方法、装置、设备、存储介质及程序产品，涉及无线通信技术领域，通过预测模型能够对不同种类的PRB利用率的时间序列、协变量数据和门限值数据之间的因果关系自动建模并叠加时间域上的因果效应，最终实现对不同同频切换事件的门限值调整，进而实现PRB利用率的精确预测。本发明通过预测模型实现了高效和准确的预测小区的PRB利用率，避免了人工调控，实现了小区负荷的高效和准确的调整。