本发明公开了一种基于容器云技术的智能模型训练资源调度方法，包括：多节点容器云环境搭建，在多节点上进行容器云环境的搭建与部署；容器云智能模型训练资源创建，在容器云平台上创建有关于智能模型训练资源的自定义资源，该资源结合部署、服务、有状态副本集等多种组件的功能于一体；智能模型训练资源调谐逻辑编写，编写有关智能模型训练资源调谐逻辑的相关代码，在容器云平台上创建对应自定义控制器。本发明能够在集群中进行智能模型的分布式训练，同时避免传统直接训练的方式带来的资源浪费与不足问题，该方法能够适应各种不同设备性能的分布式集群，在保证集群内部网络通畅的前提下，显著提高大规模智能模型训练的效率。