【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，尤其涉及一种基于联邦学习的领域大模型及训练体系方法。
技术介绍
1、随着人工智能技术的快速发展，大规模模型的训练和应用已成为趋势。然而，传统的大规模模型训练通常需要大量集中存储的数据，这不仅增加了数据传输和存储的成本，还可能引发数据隐私和安全问题。
2、目前，虽然已有一些基于联邦学习的模型训练方法，但这些方法大多聚焦于简单的模型，并且，针对于部分领域现有的问题，如数据存储较为分散且难以聚集、部分参与方无法进行网络互通、各方数据保持不断增长等，难以直接应用于复杂领域的大模型训练。
3、因此，如何设计并实现一种合适高效的基于联邦学习的领域大模型训练体系方法，成为一个亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了克服现有技术中的不足，提供一种基于联邦学习的领域大模型及训练体系方法，通过联邦学习技术，在保护数据隐私的前提下，利用多方数据联合训练大模型，以提高模型的泛化能力和准确性，适用于云数据中心、分布式计算环境等多种场景。
2、本专利技术为了实现上述目的，采用如下技术方案：一种基于联邦学习的领域大模型，所述基于联邦学习的领域大模型包括通信服务、训练服务、模型管理服务、注册中心、分布式计算引擎、存储系统；
3、所述通信服务包括网关服务、高性能远程过程调用协议、超文本传输协议；，外部系统的所有请求都将委托给网关服务进行请求转发；
4、训练服务包括校验组件、任务调度组件、元数据中心管理组件、联邦学习
5、模型管理服务：当完成训练任务后，训练服务将训练好的模型信息发送给模型管理服务，由模型管理服务完成持久化存储，分组操作；
6、注册中心：为了保证服务的高可用，引入分布式应用程序协调服务软件的注册服务，当服务启动的时候，会将服务信息注册到分布式应用程序协调服务软件中，当向网关服务发起训练请求的时候，网关服务会从分布式应用程序协调服务软件中拉取到可用的服务，通过指定的负载均衡策略完成服务调用；
7、分布式计算引擎：通过提高性能、保护数据隐私、支持多方协作、优化资源利用、提高计算效率、适应多种场景、促进模型实时更新以及降低硬件要求方式，使得能够在保护用户隐私的同时，高效地处理大规模数据集和复杂的机器学习模型，实现跨组织合作的模型训练与更新；
8、存储系统：保存模型及过程参数，通过各种分布式文件存储系统，保证只有模型更新或梯度被共享，而数据保留在本地设备或系统上，同时引入多个辅助节点可以减轻单点故障的影响，保持整体学习框架的稳定性。
9、进一步，所述联邦学习组件包括逻辑回归、深度神经网络、支持向量机、决策树、朴素贝叶斯。
10、一种基于联邦学习的领域大模型的训练体系方法，
11、s1模型初始化：定义初始的大模型结构和参数，创建模型构建任务，并确定参与方及其数据集信息；
12、s2加密梯度传输：各参与方利用同态加密公钥对本地训练得到的梯度进行加密，并将加密梯度发送至云数据中心聚合节点，在线节点通过网络传输，离线节点通过数据载体传输；
13、s3梯度聚合与解密：在云数据中心，以流水线并行模式从参数队列中选取加密梯度进行聚合，得到聚合梯度，随后，在可信执行环境中利用同态加密私钥解密聚合梯度，得到解密梯度；
14、s4模型更新：利用解密梯度对当前大模型进行参数更新，得到更新后的模型，重复此过程，直至流水线并行模式结束，获得多个更新后模型；
15、s5模型聚合与分发：对所有更新后模型进行参数聚合，得到最终的聚合模型，将聚合模型发送至各参与方，作为新的当前模型，开始下一轮训练；
16、s6模型收敛判断：根据预设的收敛条件判断模型是否收敛，如未收敛则返回s2继续训练；
17、s7增量迭代：根据数据增长速度，各参与方定期将新获取的数据加入训练中，返回s6继续进行迭代。
18、本专利技术的有益效果是：本专利技术通过同态加密技术，确保在数据传输和聚合过程中不泄露原始数据，保护数据隐私；采用流水线并行模式处理梯度聚合和解密过程，减少等待时间，提高训练效率；利用多方数据联合训练，增强模型的泛化能力，提高模型在复杂领域的应用效果；利用存储介质传导，形成离线联合渠道，将无法在线参与的合作方纳入训练和使用的体系内，强化模型适用性，提升应用效果；将首次训练的模型作为基础，定期将新产生收集的数据输入到模型中，对模型进行参数微调，以减少训练时间和计算资源的消耗，快速适应新的数据和任务变化，保持模型的性能和适应性。
19、本专利技术通过联邦学习技术，在保护数据隐私的前提下，利用多方数据联合训练大模型，以提高模型的泛化能力和准确性，适用于云数据中心、分布式计算环境等多种场景；本专利技术未详细介绍处为现有常用技术。
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1.一种基于联邦学习的领域大模型，其特征在于：所述基于联邦学习的领域大模型包括通信服务、训练服务、模型管理服务、注册中心、分布式计算引擎、存储系统；
2.根据权利要求1所述的一种基于联邦学习的领域大模型，其特征在于：所述联邦学习组件包括逻辑回归、深度神经网络、支持向量机、决策树、朴素贝叶斯。
3.一种如权1所述的一种基于联邦学习的领域大模型的训练体系方法，其特征在于：
【技术特征摘要】
1.一种基于联邦学习的领域大模型，其特征在于：所述基于联邦学习的领域大模型包括通信服务、训练服务、模型管理服务、注册中心、分布式计算引擎、存储系统；
2.根据权利要求1所述的一种基于联邦...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘镇瑜，杨英科，王亚博，林欢，徐忠富，燕明亮，孙文培，周可可，
申请(专利权)人：中国人民解放军六三八九一部队，
类型：发明
国别省市：
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