一种基于联邦学习的隐私保护型大型模型训练与部署方法

本发明涉及联邦学习中分布式AI模型训练中的隐私保护问题，具体涉及一种基于联邦学习的隐私保护型大型模型训练与部署方法。通过自适应隐私保护层，动态调整数据扰动、访问控制和加密策略，确保数据安全。模型鲁棒性增强算法结合异常值检测和对抗性样本，提高模型稳定性。智能合约和区块链技术实现模型参数更新的不可篡改记录和验证，增强透明度和可追溯性。实时性能监控和模型可解释性技术提升模型可靠性和决策透明度。跨领域知识迁移框架和自动化调参工具解决数据分布不均和领域差异问题，实现隐私保护与模型性能的最佳平衡。安全启动技术保障客户端启动安全。本发明应用于自然语言处理、图像识别及医疗健康等行业，具有广泛应用前景和价值。