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龙图腾网获悉中国电信股份有限公司申请的专利模型训练的方法、装置及电子设备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：CN116957107B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202310920108.1，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权模型训练的方法、装置及电子设备是由张妍;顾鹏;叶平;张诗杭;聂亚南;李斌设计研发完成，并于2023-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练的方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种模型训练的方法、装置及电子设备。其中，该方法包括：获取联邦学习模型中参与设备对应的本地数据信息，其中，本地数据信息包括：参与设备的设备算力、参与设备的存储资源信息和参与设备的网络资源信息；确定对本地数据信息进行联邦学习所使用的目标架构，其中，目标架构包括以下之一：中心化联邦架构和对等网络架构；依据目标架构对本地数据信息进行联邦学习训练，得到全局模型。本申请解决了传统的联邦学习对参与方设备的本地训练时间预估较难的技术问题。

本发明授权模型训练的方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种模型训练的方法，其特征在于，包括： 获取联邦学习模型中参与设备对应的本地数据信息，其中，所述参与设备为参与联邦学习的客户端设备，所述本地数据信息包括：所述参与设备的设备算力、所述参与设备的存储资源信息和所述参与设备的网络资源信息； 确定对所述本地数据信息进行联邦学习所使用的目标架构，其中，所述目标架构包括以下之一：中心化联邦架构和对等网络架构，所述中心化联邦架构依据所述参与设备的训练时间对所述参与设备进行分组，并对分组后的参与设备的本地模型参数进行聚合，所述对等网络架构通过确定每个子集中的参与设备所对应的执行顺序，依据所述执行顺序依次对所述每个子集中的参与设备进行本地训练，并聚合所述每个子集中最后一个参与设备的模型参数，在所述目标架构为所述中心化联邦架构的情况下，依据所述目标架构对所述本地数据信息进行联邦学习训练，得到全局模型，包括： 确定所述参与设备在本地训练时所需的训练时间，其中，所述训练时间通过所述参与设备的存储资源信息、所述参与设备的设备算力、所述参与设备的本地训练的次数和转换系数确定；将所述训练时间按照预设顺序排序，得到第一时间序列；依次读取所述第一时间序列，并将所述第一时间序列中满足预设条件的时间所对应的参与设备进行分组，得到多组聚合单元，其中，每组聚合单元中包括多个参与设备；从所述多组聚合单元中选择目标参与设备进行本地训练，得到与所述目标参与设备对应的本地模型参数，其中，所述本地模型参数为所述目标参与设备所使用的本地模型对应的模型参数；通过目标聚合服务器对所述目标参与设备对应的本地模型参数进行聚合，得到全局模型对应的全局参数，并依据所述全局参数确定所述全局模型，其中，所述目标聚合服务器为聚合服务器集合中与参与设备进行通信时时延最低的聚合服务器，所述全局模型与所述本地模型所使用的模型结构相同； 依据所述目标架构对所述本地数据信息进行联邦学习训练，得到全局模型。

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