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模型訓(xùn)練方法、裝置、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)與流程

文檔序號:40580769發(fā)布日期:2025-01-07 20:20閱讀:來源:國知局

技術(shù)特征:

1.一種模型訓(xùn)練方法,其特征在于,應(yīng)用于邊緣側(cè)設(shè)備,所述方法包括:

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)樣本、所述模型處理結(jié)果以及所述業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)樣本的標(biāo)簽,對初始模型進行迭代訓(xùn)練得到第二模型,包括:

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述第一模型包括第一子模型與第二子模型,所述第一子模型部署在所述邊緣側(cè)設(shè)備;所述第二子模型部署在所述云端服務(wù)器;

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述第一模型包括第一子模型與第二子模型,所述第一子模型與所述第二子模型均部署在所述邊緣側(cè)設(shè)備;

5.根據(jù)權(quán)利要求3或4所述的方法,其特征在于,所述第二子模型由所述邊緣側(cè)設(shè)備與所述云端服務(wù)器,基于所述業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)樣本以及所述業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)樣本的標(biāo)簽進行迭代訓(xùn)練得到;所述方法還包括:

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述第二模型的參數(shù)數(shù)量級小于所述第一模型的參數(shù)數(shù)量級。

7.一種模型訓(xùn)練方法,其特征在于,應(yīng)用于云端服務(wù)器,所述方法包括:

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法,其特征在于,所述基于所述云端服務(wù)器訓(xùn)練得到第一模型之后,所述方法包括:

9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法,其特征在于,所述第一模型包括第一子模型與第二子模型,所述第一子模型部署在所述邊緣側(cè)設(shè)備;所述第二子模型部署在所述云端服務(wù)器;

10.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法,其特征在于,所述第一模型包括第一子模型與第二子模型,所述第一子模型部署在所述邊緣側(cè)設(shè)備;所述第二子模型部署在所述云端服務(wù)器;

11.根據(jù)權(quán)利要求10所述的方法,其特征在于,所述基于所述多個第二梯度值對所述模型的模型參數(shù)進行更新,包括:

12.一種模型訓(xùn)練裝置,其特征在于,所述裝置位于邊緣側(cè)設(shè)備,所述裝置包括:

13.一種模型訓(xùn)練裝置,其特征在于,所述裝置位于云端服務(wù)器,所述裝置包括:

14.一種模型訓(xùn)練系統(tǒng),其特征在于,包括:邊緣側(cè)設(shè)備和云端服務(wù)器;其中,

15.一種計算機可讀存儲介質(zhì),其特征在于,所述計算機可讀存儲介質(zhì)中存儲有指令,當(dāng)邊緣側(cè)設(shè)備執(zhí)行所述指令時,所述邊緣側(cè)設(shè)備執(zhí)行如權(quán)利要求1-6中任一項所述的模型訓(xùn)練方法,或當(dāng)云端服務(wù)器執(zhí)行所述指令時,所述云端服務(wù)器執(zhí)行如權(quán)利要求7-11中任一項所述的模型訓(xùn)練方法。

16.一種計算機程序產(chǎn)品,其特征在于,所述計算機程序產(chǎn)品包含計算機指令,當(dāng)所述計算機指令在邊緣側(cè)設(shè)備上運行時,使得所述邊緣側(cè)設(shè)備執(zhí)行如權(quán)利要求1-6中任一項所述的模型訓(xùn)練方法,或當(dāng)所述計算機指令在云端服務(wù)器上運行時,使得所述云端服務(wù)器執(zhí)行如權(quán)利要求7-11中任一項所述的模型訓(xùn)練方法。


技術(shù)總結(jié)
本申請?zhí)峁┮环N模型訓(xùn)練方法、裝置、系統(tǒng)及存儲介質(zhì),涉及人工智能領(lǐng)域,能夠解決邊緣側(cè)設(shè)備的算力資源無法支持大模型訓(xùn)練,并且數(shù)據(jù)上傳云端服務(wù)器存在數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險的問題。該方法包括:獲取第一模型對邊緣側(cè)設(shè)備的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)樣本進行處理得到的模型處理結(jié)果;基于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)樣本、模型處理結(jié)果以及業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)樣本的標(biāo)簽,對初始模型進行迭代訓(xùn)練得到第二模型。本申請能夠充分利用云端服務(wù)器的算力資源和邊緣側(cè)設(shè)備的算力資源,基于第一模型處理后得到的模型處理結(jié)果能夠為第二模型的訓(xùn)練過程增加數(shù)據(jù)參考量,第二模型能夠適配不同邊緣側(cè)設(shè)備在數(shù)據(jù)上的差異性,無需將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)樣本上傳至云端服務(wù)器,能夠保障數(shù)據(jù)安全性,避免數(shù)據(jù)泄露。

技術(shù)研發(fā)人員:賀鳴,郭熹,曹曉冬,程新洲,秦守浩
受保護的技術(shù)使用者:中國聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信集團有限公司
技術(shù)研發(fā)日:
技術(shù)公布日:2025/1/6
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