基于纵向联邦学习的模型训练方法、介质、设备及产品

一种基于纵向联邦学习的模型训练方法、介质、设备及产品。方法包括：将第一训练样本输入到第一特征提取模型中，得到第一嵌入向量，并将其放入与当前批次对应的第一通道，若N个第二通道中存在非空的第二通道，则从非空的第二通道中取出最早存放的第一梯度信息，以更新第一特征提取模型，N个批次与N个第一通道、N个第二通道分别一一对应，第二通道用于存放相应批次的第一训练样本的第一梯度信息；若N个第二通道均为空，则获取下一批次的训练样本执行同样的流程，直到N个批次均执行完毕后结束。通过发布订阅架构及通道缓存机制，使多方训练过程解耦，实现模型异步训练，提升模型训练效率。还可保证样本标识随时对齐，提升模型训练的准确性。