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本发明涉及机器学习自动化调参技术领域，尤其涉及一种基于调参大模型的AI算法参数调优方法、装置及相关设备。所述方法包括：获取参数空间和调优任务信息；从调优记录数据库中获取匹配的历史调优记录数据；将调优任务信息和历史调优记录数据输入调参大模型，得到调参策略信息；根据参数空间和调参策略信息生成候选参数组合并进行约束校验；将合法候选参数组合写入目标工作流节点并触发执行；采集运行结果数据并分析得到参数调优分析结果；将本轮数据存储至调优记录数据库，并根据分析结果输出目标参数组合或继续迭代。该方法能够提高AI算法参数调优效率和调优结果可靠性。

本申请公开了一种基于大模型的算法工作流生成方法及系统，涉及人工智能辅助开发技术领域。该方法包括：获取包含工作流生成需求及平台组件注册信息的生成上下文；解析工作流生成需求得到结构化需求信息；基于组件注册信息建立组件能力索引并检索候选组件；调用大模型生成包含节点列表、节点参数和连接列表的候选工作流描述信息；对候选工作流进行可执行性校验，校验通过后写入图形画布或创建为平台工作流。本申请通过组件能力索引将大模型输出约束在平台已注册组件范围内，可避免虚构组件的问题，结合可执行性校验确保了生成工作流可直接运行，使用户工作流生成需求能够转化为可执行、可校验的算法工作流。