技術特征：

1.一種模型訓練方法，其特征在于，包括：

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一模型訓練框架中包括：適配所述第一軟件棧的第一類型應用程序編程接口api、第一類型核函數、第一類型頭文件、第一類型通信庫；

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

6.一種模型訓練裝置，其特征在于，包括：

7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：訓練框架確定模塊，具體用于：

8.根據權利要求7所述的裝置，其特征在于，所述第一模型訓練框架中包括：適配所述第一軟件棧的第一類型應用程序編程接口api、第一類型核函數、第一類型頭文件、第一類型通信庫；

9.根據權利要求8所述的裝置，其特征在于，所述訓練框架確定模塊，具體用于：

10.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述訓練框架確定模塊，具體用于：

11.一種電子設備，其特征在于，包括：

12.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序指令，其特征在于，所述計算機程序指令被處理器執行時實現權利要求1至5中任意一項所述的方法。

技術總結
本公開涉及一種模型訓練方法及裝置、電子設備和存儲介質，所述方法包括：根據第一模型訓練框架、第一GPU對應的第一軟件棧、以及預設模型訓練參數，構建Docker鏡像，第一模型訓練框架為調用第一GPU進行模型訓練的模型訓練框架，第一模型訓練框架是對第二模型訓練框架進行參數轉換后得到的，第二模型訓練框架為調用第二GPU進行模型訓練的模型訓練框架；將Docker鏡像發送至多個訓練節點，以及控制每個訓練節點基于Docker鏡像創建Docker容器；針對任意一個訓練節點，控制該訓練節點在Docker容器內調用該訓練節點上部署的第一GPU進行模型預訓練。本公開實施例可以有效實現模型訓練的快速部署、快速訓練。

技術研發人員：請求不公布姓名,請求不公布姓名
受保護的技術使用者：摩爾線程智能科技（北京）股份有限公司
技術研發日：
技術公布日：2025/4/28