一种面向大数据的分布式机器学习模型训练优化方法

本发明涉及分布式机器学习领域，提供一种面向大数据的分布式模型训练优化方法，解决现有技术中数据分片静态化导致负载失衡、资源利用率低、通信开销大及容错效率不足等问题，包括：动态数据分片策略基于特征分布与节点能力，通过智能聚类与重叠控制实现负载均衡；多维异构资源评估模型实时监控计算/存储/网络指标，结合任务预测与优化算法实现自适应调度；分层梯度同步机制采用树状参数服务器与动态压缩技术，降低50％通信量且精度损失小于0.8％；增量式检查点系统利用纠删码编码与并行恢复，将故障恢复时间从15分钟缩短至2分钟内，本方法使资源利用率达85％以上，在ResNet、BERT等模型训练中提升收敛速度30％‑40％，显著优化大规模训练效率与系统稳定性。