一种面向大模型的云边算力协同数据处理方法

本发明涉及一种面向大模型的云边算力协同数据处理方法，包括以下步骤：构建八爪鱼仿生结构神经网络模型，并分别部署于云端和边缘端的多个处理器中；云端的主处理器初始化模型全局参数并将全局参数下发至云端和边缘端的其他处理器；采用自适应学习算法根据实时的计算资源情况进行云端和边缘端的数据处理任务分配决策；根据输入数据，云端和边缘端根据任务分配决策结果进行模型并行训练，实现参数共享与更新，训练过程中，边缘端根据重塑因子进行边缘端模型重构；进行模型融合，更新模型全局参数，并将更新后的全局参数下发至边缘端的处理器，重复上述过程直至数据处理完成。与现有技术相比，本发明具有能够高效处理大规模数据处理任务等优点。