模型训练推理方法、装置、设备、介质及程序产品

本申请提供一种模型训练推理方法、装置、设备、介质及程序产品，涉及人工智能技术领域。该方法包括：接收需求端发送的数据处理任务；根据数据处理任务，从多个执行端中确定目标执行端；发送数据处理任务至目标执行端；接收目标执行端发送的数据处理结果，数据处理结果是目标执行端执行数据处理任务得到的；发送数据处理结果至需求端。本申请的模型训练推理方法，通过动态分配分散的处理器资源，有效整合和利用社会闲置的处理器资源，使得模型训练推理任务能够在合适的执行端上高效完成。提高了资源的利用率和任务执行的效率，还降低了对传统数据中心和大型服务器集群的依赖，提供了一种成本更低、扩展性更强的算力解决方案。