一种采用分布式能源的AI集群训练方法以及相关装置

本申请提供一种采用分布式能源的AI集群训练方法，属于人工智能技术领域，能够有效利用分布式能源，提高AI集群训练的效率和准确性。通过在本地设备、边缘侧设备和云端设备之间合理分配计算任务，可以充分利用各设备的计算资源，减少数据传输时间，降低延迟。此外，通过采用图像分割算法和深度学习模型的训练，可以进一步提升数据处理的精度和速度。最终，通过整合不同设备处理的结果，可以得到更为全面和准确的推理结果，满足复杂场景下的应用需求。