【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，尤其涉及一种模型训练方法、数据存储方法、节点及存储介质。
技术介绍
1、在大数据的时代中，海量的应用产生了海量的业务数据，并且业务数据仍在逐年爆炸式增长，因此，对于海量数据的高效访问和经济存储变得越来越重要。目前，主要通过计算数据的生存时间确定数据所处的生命周期，然后根据数据所处的生命周期对数据进行存储。
2、然而，现有技术中仅依靠简单的统计学计算方法判断数据所处生命周期，容易产生数据所处生命周期的误判，导致热数据被误判为冷数据或者冰数据，以致在数据存储时将热数据存储至读写速度慢的低级别存储介质中，严重拖累业务数据的访问性能。
技术实现思路
1、本申请提供了一种模型训练方法、数据存储方法、节点及存储介质，通过各个数据存储节点对人工智能算法模型的充分训练得到生命周期预测模型，实现了根据生命周期预测模型预测数据所处生命周期，提高了预测数据所处生命周期的准确性，解决了现有技术中易误判数据所处生命周期的问题。
2、第一方面，本申请提供了一种模型训练方法，应...
【技术保护点】
1.一种模型训练方法，其特征在于，应用于控制节点，所述控制节点与至少两个数据存储节点通信连接，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的模型训练方法，其特征在于，所述协助训练结果包括对应的数据存储节点训练得到的所述原始生命周期预测模型的梯度信息；
3.根据权利要求1所述的模型训练方法，其特征在于，还包括：
4.一种数据存储方法，其特征在于，应用于数据存储节点，所述数据存储节点与控制节点通信连接，所述方法包括：
5.根据权利要求4所述的数据存储方法，其特征在于，所述根据所述协助训练指令，对所述原始生命周期预测模型进行训练，得...
【技术特征摘要】
1.一种模型训练方法，其特征在于，应用于控制节点，所述控制节点与至少两个数据存储节点通信连接，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的模型训练方法，其特征在于，所述协助训练结果包括对应的数据存储节点训练得到的所述原始生命周期预测模型的梯度信息；
3.根据权利要求1所述的模型训练方法，其特征在于，还包括：
4.一种数据存储方法，其特征在于，应用于数据存储节点，所述数据存储节点与控制节点通信连接，所述方法包括：
5.根据权利要求4所述的数据存储方法，其特征在于，所述根据所述协助训练指令，对所述原始生命周期预测模型进行训练...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈曾泽，胡成越，曾文浩，赵玉亭，吕广，
申请(专利权)人：中国农业银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。