【技术实现步骤摘要】
本申请涉及通信，并且更具体地，涉及一种通信方法、装置和系统。
技术介绍
1、联邦学习(federated learning，fl)作为核心网络中的一种机器学习技术，支持多个参与方(例如，服务器网络数据分析功能(network data analytics function，nwdaf)和客户端nwdaf在不交互训练数据的情况下，本地训练并且通过安全机制交互模型参数，从而达到协同训练的效果。联邦学习能有效帮助多个机构在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的要求下，进行数据使用和学习建模。
2、然而，在执行联邦学习任务的过程中，如果客户端nwdaf无法完成模型训练任务，可能会增加模型收敛的时间，导致模型性能下降。
技术实现思路
1、本申请提供一种通信方法、装置和系统，能够避免模型收敛时间的增加，保证模型性能。
2、第一方面，提供了一种通信方法。该方法可以由联邦学习服务器执行，在不特殊说明的情况下，本申请中的“联邦学习服务器”既可以指通信设备本身，也可以是通信设备中的组件(例如，通信模组、处理器、电路、芯片、或芯片系统等)，或者也可以是能实现全部或部分通信设备功能的逻辑模块或软件。
3、该方法包括：接收来自第一联邦学习成员的第一请求消息，第一请求消息包括第一模型对应的第一训练要求；根据候选的联邦学习成员的能力信息和第一训练要求，从候选的联邦学习成员中确定第二联邦学习成员，能力信息指示候选的联邦学习成员是否支持继续执行第一模型的训练任务，候选的联邦学习成
4、第二方面，提供了一种通信方法。该方法可以由联邦学习服务器执行，在不特殊说明的情况下，本申请中的“联邦学习服务器”既可以指通信设备本身，也可以是通信设备中的组件(例如，通信模组、处理器、电路、芯片、或芯片系统等)，或者也可以是能实现全部或部分通信设备功能的逻辑模块或软件。
5、该方法包括：接收来自第一联邦学习成员的第一请求消息，第一请求消息包括第一模型的中间训练结果，中间训练结果由第一联邦学习成员执行第一模型的训练任务得到；根据中间训练结果确定第一模型对应的第一训练要求；根据候选的联邦学习成员的能力信息和第一训练要求，从候选的联邦学习成员中确定第二联邦学习成员，能力信息指示候选的联邦学习成员是否支持继续执行第一模型的训练任务，候选的联邦学习成员中的至少一个联邦学习成员支持继续执行第一模型的训练任务，至少一个联邦学习成员包括第二联邦学习成员。
6、可选地，第一联邦学习成员或第二联邦学习成员的个数可以是一个或多个，本申请对此不作限定。
7、可以理解的，本申请中的第一训练要求是指针对第一模型的训练任务的当前训练要求，第二训练要求可以理解为针对第一模型的训练任务的整体训练要求。其中，第一训练要求是根据第二训练要求和当前的训练情况(例如，第一模型的中间训练结果)确定的。
8、基于上述方案，联邦学习服务器基于接收的第一请求消息中携带的第一训练要求或者第一模型的中间训练结果，可以从候选的联邦学习成员中选择至少一个第二联邦学习成员，用于继续执行第一模型的训练任务，确保第一模型的训练完成。即联邦学习服务器在选择合适的第二联邦学习成员继续执行训练任务时，考虑到当前的训练情况或训练要求，能够避免模型收敛时间的增加，避免模型性能下降。
9、在一种可能的设计中，第一请求消息还包括指示信息，指示信息用于指示第一联邦学习成员无法继续执行第一模型的训练任务，和/或，指示信息用于指示发现至少一个联邦学习成员。
10、基于上述方案，通过在第一请求消息中携带指示信息，可以显式或隐式地指示第一联邦学习成员无法继续执行第一模型的训练任务，和/或，发现至少一个联邦学习成员，使得联邦学习服务器可以执行发现第二联邦学习成员的过程，即根据第一请求消息中携带的第一训练要求选择合适的第二联邦学习成员，用于继续执行第一模型的训练任务。
11、在一种可能的设计中，方法还包括：向第一联邦学习成员发送第一响应消息，第一响应消息包括第二联邦学习成员的信息。
12、示例性地，第二联邦学习成员的信息包括：第二联邦学习成员的标识(identity，id)和/或地址信息。
13、在一种可能的设计中，方法还包括：向第二联邦学习成员发送第二请求消息，第二请求消息用于请求继续执行第一模型的训练任务，第二请求消息包括第一训练要求和第一模型的中间训练结果。
14、基于上述方案，联邦学习服务器在发现用于继续执行第一模型的训练任务的第二联邦学习成员的情况下，可以将第二联邦学习成员的信息反馈给第一联邦学习成员，用于后续第一联邦学习成员请求第二联邦学习成员执行第一模型的训练任务；或者，联邦学习服务器也可以不向第一联邦学习成员反馈第二联邦学习成员的信息，进而由联邦学习服务器请求第二联邦学习成员执行第一模型的训练任务，提供多种实现方式，具有灵活性。
15、在一种可能的设计中，第一模型的中间训练结果包括以下至少一项：执行第一模型的训练任务得到的临时模型；临时模型的精度信息；第一模型的训练任务所要求的精度信息；临时模型的训练时间继续执行第一模型的训练任务所需的训练时间临时模型的资源使用情况；继续执行第一模型的训练任务所需的训练资源；或者，临时模型的训练轮数；继续执行第一模型的训练任务所需的训练轮数。
16、在一种可能的设计中，方法还包括：接收来自第二联邦学习成员的训练得到的第一模型和第一模型的训练信息；其中，第一模型的训练信息包括以下至少一项：第一模型的标识；第一模型的地址信息；第一模型对应的分析标识；第一模型对应的服务标识；第一模型对应的应用标识；获取第一模型的时间；第一模型的训练时长；或者，第一模型的精度信息。
17、基于上述方案，联邦学习服务器可以获取训练得到的第一模型和第一模型的训练信息，即通过第二联邦学习成员继续执行第一模型的训练任务，可以避免由于第一联邦学习成员无法继续执行第一模型的训练任务而导致的模型收敛时间的增加，能够保证模型性能。
18、在一种可能的设计中，在根据候选的联邦学习成员的能力信息和第一训练要求，从候选的联邦学习成员中确定第二联邦学习成员之前，方法还包括：获取候选的联邦学习成员的能力信息。
19、示例性地，能力信息还用于指示以下至少一项：候选的联邦学习成员支持的训练时间；候选的联邦学习成员对应的可用训练时间；候选的联邦学习成员支持的训练资源；候选的联邦学习成员对应的可用训练资源；或者，候选的联邦学习成员支持的模型训练轮数。
20、基于上述方案，通过获取候选的联邦学习成员的能力信息，可以在接收到来自第一联邦学习成员的第一请求消息的情况下，根据候选的联邦学习成员的能力信息和当前的训练情况选择合适的第二联邦学习成员，用于继续执行第一模型的训练任务，避免模型收敛时间的增加，以及避免模型性能的下降。
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1.一种通信方法，其特征在于，应用于联邦学习服务器，包括：
2.一种通信方法，其特征在于，应用于联邦学习服务器，包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述第一请求消息还包括指示信息，所述指示信息用于指示所述第一联邦学习成员无法继续执行所述第一模型的训练任务，和/或，所述指示信息用于指示发现所述至少一个联邦学习成员。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一模型的中间训练结果包括以下至少一项：
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，在根据候选的联邦学习成员的能力信息和所述第一训练要求，从所述候选的联邦学习成员中确定第二联邦学习成员之前，所述方法还包括：
8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，所述能力信息还用于指示以下至少一项：
9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其特征在
10.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，其特征在于，在接收来自第一联邦学习成员的第一请求消息之前，所述方法还包括：
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述第二训练要求包括至少一项：
12.根据权利要求1至11中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一联邦学习成员或所述第二联邦学习成员为使能客户端或者使能服务器。
13.一种通信方法，其特征在于，应用于第一联邦学习成员，包括：
14.一种通信方法，其特征在于，应用于第一联邦学习成员，包括：
15.根据权利要求13或14所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
16.根据权利要求13至15中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一请求消息还包括指示信息，所述指示信息用于指示所述第一联邦学习成员无法继续执行所述第一模型的训练任务，和/或，所述指示信息用于指示发现所述至少一个联邦学习成员。
17.根据权利要求13至16中任一项所述的方法，其特征在于，在向联邦学习服务器发送第一请求消息之前，所述方法还包括：
18.根据权利要求13至17中任一项所述的方法，其特征在于，在根据所述中间训练结果和所述第二训练要求确定所述第一模型对应的第一训练要求之前，或者，在向联邦学习服务器发送第一请求消息之前，所述方法还包括：
19.根据权利要求13至18中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一训练要求包括以下至少一项：
20.根据权利要求13至19中任一项所述的方法，其特征在于，所述中间训练结果包括以下至少一项：
21.一种通信装置，其特征在于，包括用于实现如权利要求1至12中任一项所述的方法的模块，或者，用于实现如权利要求13至20中任一项所述的方法的模块。
22.一种通信装置，其特征在于，包括至少一个处理器，所述至少一个处理器用于执行计算机程序或指令，以使得如执行权利要求1至12中任一项所述的方法被执行，或者，以使得如执行权利要求15至19中任一项所述的方法被执行。
23.根据权利要求22所述的通信装置，其特征在于，
24.一种通信系统，其特征在于，包括联邦学习服务器和/或第一联邦学习成员，其中，所述联邦学习服务器用于执行如权利要求1至12中任一项所述的方法，所述第一联邦学习成员用于执行如权利要求13至20中任一项所述的方法。
25.根据权利要求24所述的通信系统，其特征在于，所述通信系统还包括第二联邦学习成员，其中，所述第二联邦学习成员用于：
26.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，以使得如权利要求1至12中任一项所述的方法被执行，或者，以使得如权利要求13至20中任一项所述的方法被执行。
27.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机程序或指令，当所述计算机程序或指令被处理器执行时，以使得如权利要求1至12中任一项所述的方法被执行，或者，以使得如权利要求13至20中任一项所述的方法被执行。
...【技术特征摘要】
1.一种通信方法，其特征在于，应用于联邦学习服务器，包括：
2.一种通信方法，其特征在于，应用于联邦学习服务器，包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述第一请求消息还包括指示信息，所述指示信息用于指示所述第一联邦学习成员无法继续执行所述第一模型的训练任务，和/或，所述指示信息用于指示发现所述至少一个联邦学习成员。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一模型的中间训练结果包括以下至少一项：
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，在根据候选的联邦学习成员的能力信息和所述第一训练要求，从所述候选的联邦学习成员中确定第二联邦学习成员之前，所述方法还包括：
8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，所述能力信息还用于指示以下至少一项：
9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一训练要求包括以下至少一项：
10.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，其特征在于，在接收来自第一联邦学习成员的第一请求消息之前，所述方法还包括：
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述第二训练要求包括至少一项：
12.根据权利要求1至11中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一联邦学习成员或所述第二联邦学习成员为使能客户端或者使能服务器。
13.一种通信方法，其特征在于，应用于第一联邦学习成员，包括：
14.一种通信方法，其特征在于，应用于第一联邦学习成员，包括：
15.根据权利要求13或14所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
16.根据权利要求13至15中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一请求消息还包括指示信息，所述指示信息用于指示所述第一联邦学习成员无法继续执行所述第一模型的训练任务，和/或，所述指示信息用于指示发现所述至少...
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