TECHNIQUES FOR DISTRIBUTED LEARNING OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE MODELS

An embodiment of the present invention provides a computer program stored in a computer readable storage medium. The computer program includes instructions for causing a processor of a master node to perform the following steps: receiving a distributed resource request signal for learning of a model from a client; determining, upon receiving the distributed resource request signal, from among the master node and one or more sub-nodes included in one cluster, a node to perform learning of the model; obtaining learning result information in accordance with the learning of the model and updating the model based on the learning result information; and when the updated model satisfies a preset condition, completing the learning of the model and transmitting the updated model to the client. The present invention can perform the learning of the artificial intelligence model without being limited to the size of a computing device resource. 본 개시의 일 실시예에 따라, 컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 개시된다. 상기 컴퓨터 프로그램은 마스터 노드의 프로세서로 하여금 이하의 단계들을 수행하기 위한 명령들을 포함하며, 상기 단계들은: 클라이언트로부터 모델의 학습을 위한 분산 자원 요청 신호를 수신하는 단계; 상기 분산 자원 요청 신호를 수신함에 따라, 하나의 클러스터에 포함된 상기 마스터 노드 및 하나 이상의 서브 노드들 중 상기 모델의 학습을 수행할 노드를 결정하는 단계; 상기 모델의 학습에 따른 학습 결과 정보를 획득하고, 상기 학습 결과 정보에 기초하여 상기 모델을 업데이트하는 단계; 및 상기 업데이트된 모델이 기 설정된 조건을 만족하는 경우, 상기 모델의 학습을 완료하고, 상기 업데이트된 모델을 상기 클라이언트로 전송하는 단계;를 포함할 수 있다.