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龙图腾网恭喜腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利训练方法、装置、电子设备、计算机程序和存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119292785B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411621000.3，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权训练方法、装置、电子设备、计算机程序和存储介质是由王佩琪;蒋杰;王迪;陶阳宇;薛金宝;刘成军设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本训练方法、装置、电子设备、计算机程序和存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种训练方法、装置、电子设备、计算机程序和存储介质；本申请实施例可以确定构成多模态模型的多个模型组件；基于每个模型组件的结构参数，确定各模型组件的训练资源需求和组件依赖关系；根据空闲的计算设备资源与训练资源需求，确定各模型组件对应的资源分配方案；按照组件依赖关系和资源分配方案，为各模型组件分配计算设备资源进行分布式模型训练，得到训练后的多模态模型。在本申请实施例中，通过明确每个模型组件的训练资源需求，可以优化计算设备的资源分配，实现更高效的资源利用率，确保各个组件能在最合适的环境中训练，提升了训练速度，从而提升整体训练效果。由此，本方案可以提升模型训练的速度与效率。

本发明授权训练方法、装置、电子设备、计算机程序和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型分布式训练方法，其特征在于，包括：确定构成多模态模型的多个模型组件；基于每个模型组件的结构参数，确定各模型组件的训练资源需求和组件依赖关系；根据空闲的计算设备资源与所述训练资源需求，确定各模型组件对应的资源分配方案；基于所述组件依赖关系和所述资源分配方案，确定模型训练任务的并行训练组件和串行训练组件，所述并行训练组件包括至少两个编码组件和至少两个解码组件，所述串行训练组件包括主体组件；按照所述资源分配方案，生成所述并行训练组件和所述串行训练组件执行训练任务时的资源配置策略；按照所述资源配置策略为所述至少两个编码组件和所述主体组件分别配置编码训练设备和主体训练设备；采用所述编码训练设备和主体训练设备协同训练编码组件，得到训练后的编码组件；按照所述资源配置策略为所述至少两个解码组件配置解码训练设备；采用所述编码训练设备、所述主体训练设备和所述解码训练设备协同训练主体组件和解码组件，得到训练后的主体组件和训练后的解码组件；基于所述训练后的编码组件、所述训练后的主体组件和所述训练后的解码组件，得到训练后的多模态模型。

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