【技术实现步骤摘要】
本公开总体涉及计算机领域，并且更具体地，涉及训练机器学习模型的方法、装置、电子设备和产品。
技术介绍
1、机器学习模型是实现机器学习任务的关键，它们通过学习和分析数据来提供预测和分类等功能，为各个领域的问题提供解决方案，包括图像识别、自然语言处理等。在图像识别方面，已被广泛用于物体检测、人脸识别等任务。在自然语言处理领域，则用于文本分类等。这些机器学习模型之所以能够如此精准地完成任务，背后离不开大量的训练和优化工作。
2、机器学习模型的训练是一个复杂且精细的过程。随着模型训练需求的不断攀升，越来越多的用户倾向于借助云服务提供方的平台来执行这些训练任务。这种服务模式涵盖了三个核心角色：客户端作为用户，利用自己的数据集；模型提供方，负责提供机器学习模型；以及云平台方为整个流程提供必要的平台和技术支持。在这种模式下，用户可以在云平台利用模型提供方所准备的模型完成机器学习模型的训练工作。
技术实现思路
1、本公开的实施例提供了一种用于训练机器学习模型的方法、装置、电子设备和产品。>
2、根据本公本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于训练机器学习模型的方法，包括：
2.根据权利要求1所述方法，其中响应于容器组被调度，从机器学习模型的提供方和客户端下载经加密的机器学习模型和经加密的训练数据集包括：
3.根据权利要求2所述方法，其中通过对所述经加密的机器学习模型和所述经加密的训练数据集进行解密，来获得机器学习模型和训练数据集包括：
4.根据权利要求1所述方法，其中使用所述训练数据集训练所述机器学习模型，来生成经训练的机器学习模型包括：
5.根据权利要求3所述方法，其中加密所述经训练的机器学习模型并上传到对象存储设备包括：
6.根据...
【技术特征摘要】
1.一种用于训练机器学习模型的方法，包括：
2.根据权利要求1所述方法，其中响应于容器组被调度，从机器学习模型的提供方和客户端下载经加密的机器学习模型和经加密的训练数据集包括：
3.根据权利要求2所述方法，其中通过对所述经加密的机器学习模型和所述经加密的训练数据集进行解密，来获得机器学习模型和训练数据集包括：
4.根据权利要求1所述方法，其中使用所述训练数据集训练所述机器学习模型，来生成经训练的机器学习模型包括：
5.根据权利要求3所述方法，其中加密所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：向宇轩，葛政强，段兵，杨子夜，刘乐典，刘慧琦，曹永超，
申请(专利权)人：北京火山引擎科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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