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申请/专利权人：瑞典爱立信有限公司

摘要：本文所描述的实施例提供了用于执行机器学习模型的方法和装置。在第一节点处，基于第一数据集并使用机器学习算法开发第一机器学习模型。在第二节点处，基于第一机器学习模型和第二数据集并使用机器学习算法开发第二机器学习模型。关于第一机器学习模型与第二机器学习模型之间的差异的信息从第二节点被传送到第一节点。在第一节点处接收对执行机器学习模型的请求。响应于接收到对执行机器学习模型的请求，在第一节点处获得指示执行策略的信息。最后，取决于所获得的指示执行策略的信息：在第一节点处执行基于第一机器学习模型和关于第一机器学习模型与第二机器学习模型之间的差异的信息的机器学习模型以获得结果；或者在第一节点处部分地执行第一机器学习模型，并在第二节点处部分地执行第二机器学习模型，以获得结果。

主权项：1.一种用于执行机器学习模型的方法，所述方法包括：在第一节点处，基于第一数据集并使用机器学习算法，开发第一机器学习模型；在第二节点处，基于所述第一机器学习模型和第二数据集并使用所述机器学习算法，开发第二机器学习模型；从所述第二节点向所述第一节点传送关于所述第一机器学习模型与所述第二机器学习模型之间的差异的信息；在所述第一节点处，接收对执行机器学习模型的请求；响应于接收到对执行所述机器学习模型的所述请求，在所述第一节点处，获得指示执行策略的信息；以及取决于所获得的指示执行策略的信息：在所述第一节点处，执行基于所述第一机器学习模型和关于所述第一机器学习模型与所述第二机器学习模型之间的差异的信息的机器学习模型，以获得结果；或者在所述第一节点处部分地执行所述第一机器学习模型，并在所述第二节点处部分地执行所述第二机器学习模型，以获得结果;其中，在所述第一节点处部分地执行所述第一机器学习模型并在所述第二节点处部分执地行所述第二机器学习模型以获得结果的步骤包括：在所述第一节点处，在飞地存储器段中执行所述第一机器学习模型的至少一个组件；和或在所述第二节点处，在飞地存储器段中执行所述第二机器学习模型的至少一个组件；和或在所述第一节点处部分地执行所述第一机器学习模型，以形成第一部分结果；将所述第一部分结果从所述第一节点传送到所述第二节点；在所述第二节点处，使用所述第一部分结果来部分地执行所述第二机器学习模型，以形成第二部分结果；将所述第二部分结果从所述第二节点传送到所述第一节点；在所述第一节点处，使用所述第二部分结果来部分地执行所述第一机器学习模型，以形成最终结果。

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