基于自适应半异步联邦学习的模型训练系统、方法及设备（分布式机器学习、边缘AI训练、隐私保护训练、模型聚合、中央服务器、模型训练、人工智能、云端协同、SaaS系统、AI服务平台）

本发明公开了一种基于自适应半异步联邦学习的模型训练系统、方法及设备，系统包括客户端、服务器，客户端和服务器通过多轮交互实现模型的迭代更新以完成全局模型训练。在整个过程中客户端数据始终保存在客户端本地，同时客户端可以随时加入或退出本系统的模型训练。由于客户端的性能差异，不同客户端完成一次本地训练的用时不同，为了提高全局模型训练的效率，服务器在收到一定数量的本地模型参数后即刻开始进行局部模型参数的更新，并在等待一定时间后根据其余客户端本地模型的达到情况，自适应地决定是进行一次全局同步模型更新还是一次全局异步模型更新。本发明可灵活应用于分布式机器学习、分布式深度学习的应用场景中，具有很高的实用性。

《基于自适应半异步联邦学习的模型训练系统、方法及设备（分布式机器学习、边缘AI训练、隐私保护训练、模型聚合、中央服务器、模型训练、人工智能、云端协同、SaaS系统、AI服务平台）》是一发明专利，专利号为 202310872459X，当前法律状态为已下证，由湖北工业大学提出申请，发明人为沈华;李磊;张明武，申请日期为2023-07-14，公开（公告）日期为2023-11-14，国际专利分类号（IPC）为 G06N20/00(2019.01)I;G06N3/098(2023.01)I;G06F21/62(2013.01)I，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：分布式机器学习 边缘AI训练 隐私保护训练 模型聚合 中央服务器 模型训练 人工智能 云端协同 SaaS系统 AI服务平台。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于自适应半异步联邦学习的模型训练系统、方法及设备，系统包括客户端、服务器，客户端和服务器通过多轮交互实现模型的迭代更新以完成全局模型训练。在整个过程中客户端数据始终保存在客户端本地，同时客户端可以随时加入或退出本系统的模型训练。由于客户端的性能差异，不同客户端完成一次本地训练的用时不同，为了提高全局模型训练的效率，服务器在收到一定数量的本地模型参数后即刻开始进行局部模型参数的更新，并在等待一定时间后根据其余客户端本地模型的达到情况，自适应地决定是进行一次全局同步模型更新还是一次全局异步模型更新。本发明可灵活应用于分布式机器学习、分布式深度学习的应用场景中，具有很高的实用性。

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