一种AI模型训练方法及系统

本发明提供了一种AI模型训练方法及系统，应用于中央服务器和与中央服务器通讯连接的多个边缘设备，其中方法包括：步骤S1：针对原始AI模型进行模型压缩与优化，得到待训练AI模型；步骤S2：对待训练AI模型进行容器化部署；步骤S3：利用各边缘设备对待训练AI模型进行分布式训练，得到各边缘设备训练得到的局部模型参数；步骤S4：利用中央服务器聚合各局部模型参数，得到全局更新后的全局模型参数；步骤S5：重复执行上述步骤S3~S4，直到达到预设模型收敛条件，即得到训练完成的目标AI模型。通过本发明，对模型结构和训练算法进行了优化，实现在资源受限的边缘设备上高效、低功耗地进行AI模型训练。