一种模型训练方法、装置、设备及可读介质与流程

本申请涉及人工智能，尤其涉及一种模型训练方法、装置、设备及可读介质。

背景技术：

1、在当前的技术背景下，机器学习和深度学习等领域取得了显著的进展，这些进展主要得益于大规模数据和强大的计算能力。然而，训练高性能模型仍然需要大量的专业知识和时间，因为常规的模型训练过程通常需要手动调整参数、选择适当的架构以及进行不断调试。

2、目前，许多机器学习和深度学习框架提供了丰富的工具和接口，使得模型训练变得更加灵活和可定制化。然而，在实际应用中，研究人员和开发者仍然需要投入大量的时间和精力来优化和调整模型，以获得满足特定任务需求的最佳性能。

3、尽管现有技术在模型训练方面取得了显著进展，但仍存在一些技术问题和缺陷：

4、1.复杂性与专业性：模型训练过程通常需要深入的专业知识，这使得非专业人员难以利用这些技术进行有效的模型训练。

5、2.自动化程度不足：现有技术在模型训练的自动化方面存在不足，缺乏一种智能的方法来减轻用户对训练过程的手动干预。

技术实现思路

1、本申请的一个目的是提供一种模型训练方法、装置、设备及可读介质，至少用以解决现有技术中模型训练过程存在的复杂性以及自动化程度不足等技术问题，本申请的目的在于：提供了一种新的模型训练方法。该方法通过结合先进的大型语言模型和智能优化算法，使模型训练过程更加智能化、高效化和可操作化，使更广泛的用户能够轻松实现高性能模型的训练。通过本申请技术方案，能够实现模型训练过程的智能化管理，提高模型训练效率，降低专业门槛，使更多的用户能够从先进的机器学习技术中受益。

2、为实现上述目的，本申请的一些实施例提供了以下几个方面：

3、第一方面，本申请的一些实施例还提供了一种模型训练方法，所述方法包括：

4、根据模型训练过程中的至少一个流程节点，生成系统提示；

5、响应于模型生成指令，根据所述系统提示，确定与所述至少一个流程节点对应的目标参数；

6、基于运行引擎，根据所述与所述至少一个流程节点对应的目标参数，调用各所述流程节点进行模型训练，确定目标模型。

7、第二方面，本申请的一些实施例还提供了一种模型训练装置，所述装置包括：

8、系统提示生成模块，用于根据模型训练过程中的至少一个流程节点，生成系统提示；

9、目标参数确定模块，用于响应于模型生成指令，根据所述系统提示，确定与所述至少一个流程节点对应的目标参数；

10、目标模型确定模块，用于基于运行引擎，根据所述与所述至少一个流程节点对应的目标参数，调用各所述流程节点进行模型训练，确定目标模型。

11、第三方面，本申请的一些实施例还提供了一种计算机设备，所述设备包括：

12、一个或多个处理器；以及

13、存储有计算机程序指令的存储器，所述计算机程序指令在被执行时使所述处理器执行如上所述的模型训练方法。

14、第四方面，本申请的一些实施例还提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令可被处理器执行以实现如上所述的模型训练方法。

15、相较于现有技术，本申请实施例提供的方案中，通过根据模型训练过程中的至少一个流程节点，生成系统提示；响应于模型生成指令，根据系统提示，确定与至少一个流程节点对应的目标参数；基于运行引擎，根据与至少一个流程节点对应的目标参数，调用各流程节点进行模型训练，确定目标模型。本技术方案，以实现对模型训练过程的智能化管理，降低模型训练的专业门槛，提高模型训练效率。

技术特征：

1.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据模型训练过程中的至少一个流程节点，生成系统提示，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，响应于模型生成指令，根据所述系统提示，确定与所述至少一个流程节点对应的目标参数，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述校验结果，确定与所述至少一个流程节点对应的目标参数，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于运行引擎，根据与所述至少一个流程节点对应的目标参数，调用各所述流程节点进行模型训练，确定目标模型，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述流程节点包括数据集选择、模型选择和模型训练中的至少一项。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述系统提示还包括大模型的目标领域。

8.一种模型训练装置，其特征在于，所述装置包括：

9.一种计算机设备，其特征在于，所述设备包括：

10.一种计算机可读介质，其特征在于，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令可被处理器执行以实现如权利要求1-7中任意一项所述的模型训练方法。

技术总结
本申请提供了一种模型训练方法、装置、设备及可读介质。该方法包括：根据模型训练过程中的至少一个流程节点，生成系统提示；响应于模型生成指令，根据系统提示，确定与至少一个流程节点对应的目标参数；基于运行引擎，根据与至少一个流程节点对应的目标参数，调用各流程节点进行模型训练，确定目标模型。本技术方案，以实现对模型训练过程的智能化管理，降低模型训练的专业门槛，提高模型训练效率。

技术研发人员：周永杰,刘红,陈浩
受保护的技术使用者：上海信投数字科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/31