【技术实现步骤摘要】
本申请属于人工智能，具体涉及一种模型训练方法及其装置。
技术介绍
1、随着生成式人工智能(artificial intelligence，ai)技术的发展，ai模型能力越发强大，例如，ai模型可以生成与用户相似的证件照。目前，若想要得到可以生成与用户相关的内容的ai模型，则需要通过与用户相关的数据来对该ai模型进行训练，如可以生成用户写真图像的ai模型需要使用包含用户的图像进行训练，可以模拟用户语言风格与其他用户进行交流的ai模型需要使用用户的历史聊天记录进行训练。
2、然而，由于ai模型训练时，涉及的参数量大，且ai模型的训练需要经过多轮迭代，因此，导致ai模型的训练内存占用较大，且训练时间较长，进而导致模型训练的效率较差。
技术实现思路
1、本申请实施例的目的是提供一种模型训练方法及其装置，能够减少ai模型训练时的内存占用和训练时长，提高ai模型训练的效率。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种模型训练方法，该方法包括：获取第一模型对应的第一计算图，第一计算图用...
【技术保护点】
1.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取第一模型对应的第一计算图，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从所述N个第一计算节点中确定出M个第一计算节点，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算与所述M个第一计算节点一一对应的M个梯度之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.一种模型训练装置，其特征在于，所述装置包括：处理模块；
7.根据权利要求6所述的装置，其...
【技术特征摘要】
1.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取第一模型对应的第一计算图，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从所述n个第一计算节点中确定出m个第一计算节点，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算与所述m个第一计算节点一一对应的m个梯度之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.一种模型训练装置，其特征在于，所述装置包括：处理模块；
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述处理模块，具体用于：
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述处理模块，具体用于将所述n个第一计算节点中，从所述lora计算节点至第三...
【专利技术属性】
技术研发人员：覃营晟，
申请(专利权)人：维沃移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：
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