[发明专利]联邦学习流程执行优化方法、设备、存储介质及程序产品

说明书

本申请公开了一种联邦学习流程执行优化方法、设备、可读存储介质及计算机程序产品，应用于联邦参与方，所述联邦学习流程执行优化方法包括：获取联邦学习任务对应的第一方组件调度信息和对应的第一方引擎配置参数；依据所述第一方引擎配置参数，初始化第一方基础引擎抽象层；依据所述第一方组件调度信息，调度对应的第一方组件运行，以通过调用所述第一方基础引擎抽象层提供的第一方抽象引擎API，适配调用对应的第一方实际引擎API，联合其他联邦参与方执行预设联邦学习流程。本申请解决了由于联邦学习架构与执行的联邦学习任务适配度不高，而造成设备资源浪费或者联邦学习效率低的技术问题。

技术领域

本申请涉及金融科技(Fintech)的人工智能技术领域，尤其涉及一种联邦学习流程执行优化方法、设备、可读存储介质及计算机程序产品。

背景技术

随着金融科技，尤其是互联网科技金融的不断发展，越来越多的技术(如分布式、人工智能等)应用在金融领域，但金融业也对技术提出了更高的要求，如对金融业对应待办事项的分发也有更高的要求。

随着计算机软件和人工智能、大数据云服务应用的不断发展，为了解决“数据孤岛”，研究人员提出了联邦学习的概念，目前，在联邦学习场景中，各参与方通常使用相同基础架构作为联邦学习架构进行联邦学习，但是由于各联邦参与方的联邦学习环境可能不同，例如参与联邦学习任务的数据量大小、执行的算法复杂度以及参与的联邦学习任务数量等不同，会出现所需设备资源不一样的情况，进而会出现自身的联邦学习架构与己方的执行联邦学习任务适配度不高的情况发生，容易造成设备资源的浪费或者由于设备资源不足而影响联邦学习建模的效率。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种联邦学习流程执行优化方法、设备、可读存储介质及计算机程序产品，旨在解决现有技术中由于联邦学习架构与执行的联邦学习任务适配度不高，而造成设备资源浪费或者影响联邦学习效率低的技术问题。

为实现上述目的，本申请提供一种联邦学习流程执行优化方法，所述联邦学习流程执行优化方法应用于联邦参与方，所述联邦学习流程执行优化方法包括：

获取联邦学习任务对应的第一方组件调度信息和对应的第一方引擎配置参数；

依据所述第一方引擎配置参数，初始化第一方基础引擎抽象层；

依据所述第一方组件调度信息，调度对应的第一方组件运行，以通过调用所述第一方基础引擎抽象层提供的第一方抽象引擎API(Application Programming Interface，应用程序接口)，适配调用对应的第一方实际引擎API，联合其他联邦参与方执行预设联邦学习流程。

本申请还提供一种联邦学习流程执行优化装置，所述联邦学习流程执行优化装置为虚拟装置，且所述联邦学习流程执行优化装置应用于联邦参与方，所述联邦学习流程执行优化装置包括：

获取模块，用于获取联邦学习任务对应的第一方组件调度信息和对应的第一方引擎配置参数；

初始化模块，用于依据所述第一方引擎配置参数，初始化第一方基础引擎抽象层；

引擎API适配调用模块，用于依据所述第一方组件调度信息，调度对应的第一方组件运行，以通过调用所述第一方基础引擎抽象层提供的第一方抽象引擎API，适配调用对应的第一方实际引擎API，联合其他联邦参与方执行预设联邦学习流程。

本申请还提供一种联邦学习流程执行优化设备，所述联邦学习流程执行优化设备为实体设备，所述联邦学习流程执行优化设备包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的所述联邦学习流程执行优化方法的程序，所述联邦学习流程执行优化方法的程序被处理器执行时可实现如上述的联邦学习流程执行优化方法的步骤。