一种基于联邦学习的任务调度与处理方法、装置、电子设备及程序产品

本申请公开了一种基于联邦学习的任务调度与处理方法、装置、电子设备及程序产品，包括：采集当前参与节点计算资源状态；获取目标私有云节点对应的当前执行任务数据集，根据所述当前参与节点计算资源状态和所述当前执行任务数据集，通过联邦学习，从多个当前参与节点中确定最优协作执行节点；将所述当前执行任务数据集动态分配至对应的所述最优协作执行节点，通过所述最优协作执行节点和所述目标私有云节点，利用任务处理模型，对所述当前执行任务数据集进行处理。本申请能够基于联邦学习，实现任务自动调度及处理，灵活分配计算任务，显著降低计算资源浪费与成本压力，提高任务处理效率，维护数据隐私安全，可广泛应用于机器学习技术领域。