基本信息
摘要：本发明公开了一种通用的人工智能模型训练方法及系统，涉及人工智能领域，该方法包括将待训练人工智能模型的源代码和训练所需的样本数据存储至模型代码仓库中；根据源代码的梯度特征，从镜像仓库中匹配出对应于待训练人工智能模型的训练镜像；根据匹配出的训练镜像，从计算资源集群中匹配出对应该训练镜像的计算节点；在匹配出的计算节点上启动待训练人工智能模型的训练，并在训练过程中根据待训练人工智能模型的特征，动态调整所需的计算节点，完成待训练人工智能模型的训练。本发明能够提升人工智能模型训练效率，并有效降低了训练成本。
摘要附图：
