【技术实现步骤摘要】
本申请涉及本专利技术涉及通信，尤其涉及一种通信方法和装置。
技术介绍
1、随着网络的智能化和自动化水平的不断提升，人工智能(artificialintelligence，ai)和机器学习(machine learning，ml)技术应用的领域也越来越广泛，例如在管理、核心网(core network，cn)和无线接入网(radio access network，ran)等领域；由于当前模型训练和推理的基本架构已经确定，且支持各域的模型使用，因而如何提高模型的使用效果，以保证智能分析性能是目前进一步需要探讨的问题。
2、为了提高模型的使用效果，目前方案中提出由模型训练功能网元(或实体)向模型推理功能网元(或实体)提供多个不同性能的模型，模型推理功能网元(或实体)从中选择合适的模型进行推理。然而，这种方案中存在一些明显缺陷，例如，模型推理功能网元(或实体)无法确定模型训练功能网元(或实体)的训练能力，若向模型训练功能网元(或实体)请求多个模型时可能会请求失败，另外，由于模型训练功能网元(或实体)训练的模型数量不确定，且所提供的模...
【技术保护点】
1.一种通信方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一通信装置接收模型请求信息之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述模型请求信息用于请求训练多模型时，所述模型请求信息中还包括多模型的训练策略；所述第一通信装置根据所述模型请求信息，确定第一模型，包括：所述第一通信装置根据所述推理需求信息和所述多模型的训练策略进行训练，得到所述第一模型的多个子模型；或者
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述模型请求信息用于请求获取多模型时，所述第一通信装置根据所述模型请求信息，...
【技术特征摘要】
1.一种通信方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一通信装置接收模型请求信息之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述模型请求信息用于请求训练多模型时，所述模型请求信息中还包括多模型的训练策略；所述第一通信装置根据所述模型请求信息，确定第一模型，包括：所述第一通信装置根据所述推理需求信息和所述多模型的训练策略进行训练，得到所述第一模型的多个子模型；或者
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述模型请求信息用于请求获取多模型时，所述第一通信装置根据所述模型请求信息，确定第一模型，包括：
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述模型请求信息中还包括多模型指示信息，所述多模型指示信息用于指示请求训练或获取的模型为多模型。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述推理需求信息包括以下一项或多项：
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一模型的信息中包括所述第一模型的模型信息和所述第一模型的多个子模型的信息，每个子模型的信息包括以下一项或多项：
8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一通信装置为以下任一项：
10.一种通信方法，其特征在于，包括：
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述第二通信装置接收第二信息之前，所述方法还包括：
12.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述第一模型的信息中包括所述第一模型的模型信息和所述第一模型的多个子模型的信息，每个子模型的信息包括以下一项或多项：
13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述多个子模型中包括多个第一级子模型和一个第二级子模型，所述第二级的子模型用于聚合所述多个第一级子模型的推理信息；
14.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述多个子模型均为第一级子模型，所述第一模型的信息中还包括聚合方法和/或权重信息；
15.根据权利要求10至14任一项所述的方法，其特征在于，...
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