分布式训练模型的资源配置方法、计算设备和计算系统

本申请涉及人工智能技术领域，尤其是一种分布式训练模型的资源配置方法、计算设备和计算系统。方法包括：显示模型配置界面；模型配置界面用于获取用户选择的训练模型；训练模型属于预设模型；预设模型为被训练过的模型；基于预设配置规则，确定训练模型对应的资源配置信息；预设配置规则包括预设模型及对应的资源配置信息；其中，资源配置信息包括：计算节点数量和训练卡数量；训练卡用于训练模型；基于资源配置信息创建分布式训练任务；分布式训练任务用于执行训练模型训练。通过内置常见模型的预设配置规则，来自动确定常见模型所需资源配置信息，从而实现自动化配置代替手动配置，提升训练模型资源配置的准确性、训练效率和训练易用性。