带宽估计模型的训练方法、带宽估计方法以及相关设备

本公开提供带宽估计模型的训练方法、带宽估计方法以及相关设备，该训练方法包括：获取训练数据集；将训练特征数据输入到前处理网络，得到适用于大语言模型的输入特征数据；将输入特征数据输入到大语言模型，得到用于表征带宽估计值的输出特征数据；将输出特征数据输入到后处理网络，得到带宽估计值；基于带宽估计值和对应的带宽标签值，对带宽估计模型进行训练。这样，利用大语言模型(LLM)巨大的参数量及强大的生成和推理能力，对多媒体传输系统中的链路可用带宽进行估计。通过设计大语言模型与前/后处理网络结合形成的带宽估计模型，可以提升各个复杂场景下的带宽估计的准确性和泛化性。