一种基于大模型高效训练的多模型协同运营方法

本发明公开了一种基于大模型高效训练的多模型协同运营方法，涉及人工智能技术领域，本发明先对模型训练资源指标监控，如激活张量内存占用、梯度计算强度等，并利用三级优化机制优化；接着构建异构资源时空图预测资源需求，结合多模态特征动态融合与预测误差在线补偿，提升预测准确性；然后动态分配资源，通过评估训练收益梯度、能耗效率因子等确定迁移优先级，实施显存分块管理与流水线调度；还开展跨模型层次化知识蒸馏和自适应协同训练，依据模型相似度调整协作模式；有效解决异构模型资源竞争与孤立化知识沉淀问题，提升资源利用率，减少重复计算，增强多模型协同运营的整体性能与鲁棒性，降低训练成本，提高训练效率。