一种人工智能模型的训练方法

本申请公开了一种人工智能模型的训练方法，所述方法包括：获得待训练人工智能模型的训练作业与各作业节点之间的类资源供需差特征，输入至预先训练完成的多路径耗时预测模型，输出该训练作业在各作业节点上的训练时长；基于每个作业节点，差异化待训练人工智能模型的阶段作业贡献度，利用训练作业在该作业节点上的训练时长、类资源供需差特征，得到训练作业与该作业节点的匹配值；将匹配值最高的作业节点分配至待训练人工智能模型的训练作业。由此，将训练作业分配到最适合的节点上，全面评估节点匹配程度，减少了训练过程中的等待时间和资源浪费，提高了训练效率。