本发明实施例涉及一种模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取预设的超参数信息、基本参数信息以及训练数据信息；基于所述超参数信息、基本参数信息以及训练数据信息对初始模型进行训练；在所述初始模型的第一输出数据达到第一目标条件后，调整所述超参数信息，继续对所述初始模型进行训练，直至所述初始模型的第二输出数据达到第二目标条件，则确定所述初始模型训练完成，由本方法，采用混合精度的方式，在将模型训练分成两个阶段，不同阶段采用不同的训练精度，可以实现不降低模型训练精度的前提下减少模型训练占用的资源。