一种代理模型训练方法、装置、电子设备以及存储介质

本申请实施例提供了一种代理模型训练方法、装置、电子设备以及存储介质，涉及人工智能技术领域，具体方案如下：将包括训练样本特征序列的第一数据输入任务总控主模型进行需求解析，生成数据准备任务、模型训练任务和模型评测任务；将包括数据准备任务的第二数据输入数据准备子模型进行参数解析，生成模型训练数据；将包括模型训练任务的第三数据输入模型训练子模型进行参数解析，训练得到目标网络模型，将包括模型评测任务的第四数据输入模型评测子模型进行参数解析，对目标网络模型进行评测；获得训练损失值，并基于损失值进行参数调整。应用本申请实施例提供的方案可以训练得到能够便捷的生成用户所需要的神经网络模型的代理模型。