本发明涉及通信，具体涉及一种模型训练方法、装置、网络功能和存储介质。
背景技术：
1、目前的网络智能化架构中，网络数据分析功能(nwdaf，network data analyticsfunction)集中负责数据的采集、模块训练和推理反馈，但在当前实践阶段，仅支持网络侧跨区域的功能实现，无法实现用户、网络、无线、应用侧的联合数据共享与利用。
技术实现思路
1、为解决现有存在的技术问题，本发明实施例提供一种模型训练方法、装置、网络功能和存储介质。
2、为达到上述目的，本发明实施例的技术方案是这样实现的：
3、第一方面，本发明实施例提供了一种模型训练方法，所述方法包括：
4、第一网络分析功能接收第二网络分析功能发送的第一模型信息；
5、基于所述第一模型信息进行计算、聚合或处理，得到第二模型信息；
6、向所述第二网络分析功能发送第二模型信息，所述第二模型信息用于所述第二网络分析功能对本地模型进行更新；
7、其中，所述第二网络分析功能分别设置于用户设备(ue，user equipment)、无线接入网(ran，radio access network)、网络功能(nf，network function)、应用功能(af，application function)中的至少之一。
8、上述方案中，所述第一模型信息包括所述第二网络分析功能基于本地模型计算或处理得到的中间信息。
9、上述方案中，所述第二模型信息包括所述第二网络功能对应的第一模型的子模型信息。
10、上述方案中，所述第一网络分析功能接收第二网络分析功能发送的第一模型信息之前，所述方法还包括：
11、所述第一网络分析功能向所述第二网络分析功能发送第一信息，所述第一信息用于请求训练模型。
12、上述方案中，所述第一网络分析功能向所述第二网络分析功能发送第一信息之前，所述方法还包括：
13、所述第一网络分析功能接收消费者发送的第二信息，所述第二信息用于请求或订阅模型或者模型信息。
14、上述方案中，所述方法还包括：所述第一网络分析功能基于所述第一模型信息进行计算、聚合或处理，得到第一模型的性能指标；
15、所述第一网络分析功能向消费者发送第三信息，所述第三信息包括所述第一模型的性能指标；所述第三信息用于所述消费者对继续训练或终止训练进行决策。
16、上述方案中，所述方法还包括：所述第一网络分析功能接收所述消费者发送的第四信息，所述第四信息用于指示继续训练或终止训练。
17、上述方案中，所述第一模型的性能指标包括以下至少之一：
18、损失函数、准确率、准确率水平、查全率、查准率。
19、上述方案中，所述第一网络分析功能向所述第二网络分析功能发送第一信息之前，所述方法还包括：所述第一网络分析功能基于所述第二信息向网络存储功能查询获得所述第二网络分析功能的地址。
20、上述方案中，一个第二网络分析功能发送的所述第一模型信息中还包括标签数据。
21、上述方案中，所述第二网络分析功能具有一个第一模型的子模型；和/或，
22、所有第二网络分析功能的子模型能够构成第一模型。
23、第二方面，本发明实施例还提供了一种模型训练方法，所述方法包括：
24、第二网络分析功能基于本地模型进行计算或处理，得到第一模型信息，向第一网络分析功能发送所述第一模型信息；
25、接收所述第一网络分析功能发送的第二模型信息，基于所述第二模型信息对所述本地模型进行更新；
26、其中，所述第二网络分析功能设置于ue、ran、nf或af。
27、上述方案中，所述第一模型信息包括所述第二网络分析功能基于本地模型计算或处理得到的中间信息。
28、上述方案中，所述第二模型信息包括所述第二网络功能对应的第一模型的子模型信息。
29、上述方案中，所述第二网络分析功能基于本地模型进行计算或处理之前，所述方法还包括：
30、所述第二网络分析功能从终端、无线接入网、网络功能和应用功能中的至少之一采集数据；
31、基于采集的数据与其他第二网络分析功能之间进行数据对齐处理，确定在各第二网络分析功能中存在的、属于相同用户的第一数据。
32、上述方案中，所述第二网络分析功能基于本地模型进行计算或处理，得到第一模型信息，包括：
33、所述第二网络分析功能基于所述第一数据以及所述本地模型进行计算或处理，得到所述第一模型信息。
34、上述方案中，所述第一模型信息中还包括标签数据。
35、上述方案中，所述第二网络分析功能基于本地模型进行计算或处理之前，所述方法还包括：所述第二网络分析功能接收所述第一网络分析功能发送的第一信息，所述第一信息用于请求训练模型。
36、上述方案中，所述方法还包括：所述第二网络分析功能向网络存储功能发送第五信息，所述第五信息用于注册；所述第五信息中包括所述第二网络分析功能的以下至少一项信息：地址、服务区域、联邦学习能力类型。
37、上述方案中，所述第二网络分析功能内嵌在ue、ran、nf或af中，或者相对于ue、ran、nf或af独立部署。
38、第三方面，本发明实施例还提供了一种模型训练装置，所述装置应用于第一网络分析功能，所述装置包括第一通信单元和第一处理单元；其中，
39、所述第一通信单元，用于第一网络分析功能接收第二网络分析功能发送的第一模型信息；
40、所述第一处理单元，用于基于所述第一模型信息进行计算、聚合或处理，得到第二模型信息；
41、所述第一通信单元，还用于向所述第二网络分析功能发送第二模型信息，所述第二模型信息用于所述第二网络分析功能对本地模型进行更新；
42、其中，所述第二网络分析功能分别设置于ue、ran、nf、af中的至少之一。
43、第四方面，本发明实施例还提供了一种模型训练装置，所述装置应用于第二网络分析功能，所述第二网络分析功能设置于ue、ran、nf或af；所述装置包括第二处理单元和第二通信单元；其中，
44、所述第二处理单元，用于基于本地模型进行计算或处理，得到第一模型信息；
45、所述第二通信单元，用于向第一网络分析功能发送所述第一模型信息；还用于接收所述第一网络分析功能发送的第二模型信息；
46、所述第二处理单元，还用于基于所述第二模型信息对所述本地模型进行更新。
47、第五方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本发明实施例上述第一方面或第二方面所述模型训练方法的步骤。
48、第六方面，本发明实施例还提供了一种网络功能，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现本发明实施例上述第一方面或第二方面所述模型训练方法的步骤。
49、本发明实施例提供的模型训练方法、装置、网络功能和存储介质，所述方法包括：第二网络分析功能基于本地模型进行计算或处理，得到第一模型信息，向第一网络分析功能发送所述第一模型信息；第一网络分析功能基于所述第一模型信息进行计算、聚合或处理，得到第二模型信息；向所述第二网络分析功能发送第二模型信息，所述第二网络分析功能基于所述第二模型信息对所述本地模型进行更新；其中，所述第二网络分析功能分别设置于ue、ran、nf、af中的至少之一。采用本发明实施例的技术方案，通过将第二网络分析功能分别设置于ue、ran、nf、af中的至少之一，也即本实施例中的第二网络分析功能可设置于各个领域、并根据从各领域采集的数据对本地的子模型进行训练，再将本地计算得到的模型信息(记为第一模型信息)发送给第一网络分析功能，由第一网络分析功能进行计算/处理/处理等操作，从而实现了实现用户、网络、无线、应用侧的联合数据共享与利用，实现了网络侧跨区域的功能实现。
1.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一模型信息包括所述第二网络分析功能基于本地模型计算或处理得到的中间信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二模型信息包括所述第二网络功能对应的第一模型的子模型信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一网络分析功能接收第二网络分析功能发送的第一模型信息之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一网络分析功能向所述第二网络分析功能发送第一信息之前，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第一模型的性能指标包括以下至少之一：
9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第一网络分析功能向所述第二网络分析功能发送第一信息之前，所述方法还包括：
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，一个第二网络分析功能发送的所述第一模型信息中还包括标签数据。
11.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述第二网络分析功能具有一个第一模型的子模型；和/或，
12.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：
13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述第一模型信息包括所述第二网络分析功能基于本地模型计算或处理得到的中间信息。
14.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述第二模型信息包括所述第二网络功能对应的第一模型的子模型信息。
15.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述第二网络分析功能基于本地模型进行计算或处理之前，所述方法还包括：
16.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，所述第二网络分析功能基于本地模型进行计算或处理，得到第一模型信息，包括：
17.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述第一模型信息中还包括标签数据。
18.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述第二网络分析功能基于本地模型进行计算或处理之前，所述方法还包括：
19.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
20.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述第二网络分析功能内嵌在用户设备ue、无线接入网ran、网络功能nf或应用功能af中，或者相对于用户设备ue、无线接入网ran、网络功能nf或应用功能af独立部署。
21.一种模型训练装置，其特征在于，所述装置应用于第一网络分析功能，所述装置包括第一通信单元和第一处理单元；其中，
22.一种模型训练装置，其特征在于，所述装置应用于第二网络分析功能，所述第二网络分析功能设置于用户设备ue、无线接入网ran、网络功能nf或应用功能af；所述装置包括第二处理单元和第二通信单元；其中，
23.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1至11任一项所述方法的步骤；或者，
24.一种网络功能，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至11任一项所述方法的步骤；或者，
