一种AI模型智能训练与推理一体化方法及系统

本申请提供一种AI模型智能训练与推理一体化方法及系统，方法包括如下步骤：接收模型训练指令，对原始数据进行预处理得到训练数据集；基于训练数据集执行模型训练，并通过动态资源调度算法监测任务优先级和资源需求，依据实时监测结果动态调整训练资源分配；当模型达到预设性能指标时，执行模型剪枝和量化以生成优化模型，并对优化模型进行参数微调得到最终部署模型；根据最终部署模型的计算特性生成推理服务配置，将模型与配置迁移至推理环境并启动推理服务；依据推理服务的实时网络流量动态调整推理节点数量。实施本申请提供的技术方案，通过双向动态资源调度与模型深度优化，提升了计算资源利用率与模型部署效率，保障了推理服务的高可用性。