信息处理方法、装置、协调者节点和存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种信息处理方法、装置、协调者节点和存储介质。方法包括：第一协调者节点接收第一任务；第一协调者节点设置在第一边缘区域；从第一边缘区域的至少一个边缘节点获取第一模型对应的第一参数信息，得到至少一个第一参数信息，并从至少一个第二协调者节点获取第一模型对应的第二参数信息；每个第二协调者节点设置在一个第二边缘区域；利用至少一个第一参数信息和第二参数信息，调整第一协调者节点本地第一模型的参数。本申请提供的方案，针对模型训练任务，协调者节点利用从本地边缘区域和其他边缘区域的协调者节点获取的参数信息，对本地边缘区域的模型参数进行调整。这样，能够提高针对多个边缘区域的模型训练的效率和准确性。率和准确性。率和准确性。

【技术实现步骤摘要】
信息处理方法、装置、协调者节点和存储介质


[0001]本申请涉及边缘计算
，尤其涉及一种信息处理方法、装置、协调者节点和存储介质。

技术介绍

[0002]随着人工智能和大数据的不断发展，人工智能逐渐成为人们日常生活和社会发展的重要组成部分，而机器学习是人工智能实现的一种重要方法；其中，机器学习是通过相关算法对数据进行解析和分析后，生成对应的训练模型，然后，利用训练模型对输入的事件进行预测或决策。由于机器学习是采用大量的数据进行模型训练，即从数据中学习到处理事件的方法，相较于采用一个区域、公司或者行业的数据，当采用多个区域、公司或者行业共享的数据进行训练时，能够提高训练后的模型的性能，从而实现对事件的准确预测或判断。因此，机器学习对于数据共享、融合的需求逐渐上升。
[0003]为了保障数据共享过程中的数据安全，相关技术中，通常采用联邦学习(英文可以表达为Federated Learning)技术来实现机器学习。具体地，协调者节点通过将训练任务下发至不同的边缘节点，以使每个边缘节点利用本地数据进行训练，并将训练结果对应的信息发送至协调本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种信息处理方法，其特征在于，应用于第一协调者节点，包括：接收第一任务；所述第一任务用于指示对第一模型进行训练；所述第一协调者节点设置在第一边缘区域；从所述第一边缘区域的至少一个边缘节点获取所述第一模型对应的第一参数信息，得到至少一个第一参数信息，并从至少一个第二协调者节点获取所述第一模型对应的第二参数信息；每个第二协调者节点设置在一个第二边缘区域；利用所述至少一个第一参数信息和第二参数信息，调整所述第一协调者节点本地所述第一模型的参数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述第一边缘区域的至少一个边缘节点获取所述第一模型对应的第一参数信息，包括：确定执行所述第一任务的所述第一边缘区域的至少一个边缘节点；将所述第一任务下发至确定的至少一个边缘节点中每个边缘节点；接收所述确定的至少一个边缘节点中每个边缘节点发送的所述第一模型对应的第一参数信息，得到所述至少一个第一参数信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定执行所述第一任务的所述第一边缘区域的至少一个边缘节点，包括：利用所述第一任务，确定对应的第一条件；所述第一条件表征执行所述第一任务的边缘节点所需的资源；向所述第一边缘区域的边缘计算平台发送第一请求；所述第一请求至少携带所述第一条件；所述第一请求用于请求所述边缘计算平台确定执行所述第一任务的至少一个边缘节点；接收所述边缘计算平台基于所述第一请求返回的第一信息，所述第一信息指示执行所述第一任务的至少一个边缘节点。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从至少一个第二协调者节点获取所述第一模型对应的第二参数信息，包括：向所述至少一个第二协调者节点中每个第二协调者节点发送所述第一任务；接收所述至少一个第二协调者节点中每个第二协调者节点发送的所述第一模型对应的第二参数信息，得到至少一个第二参...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘晓芬，廖德甫，王金江，王犇，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：