本公开提供了样本采样方法、装置、系统、电子设备及存储介质，涉及深度学习等人工智能领域，其中的方法可包括：在联邦梯度提升决策树算法模型训练过程中，第一参与方利用基于梯度的采样方式对对应的第一样本集中的样本进行采样，得到采样出的样本；第一参与方将采样出的样本的样本标识发送给第二参与方，用于第二参与方将对应的第二样本集中与所述样本标识对应的样本作为采样出的样本，所述采样出的样本用于进行模型的训练，其中，第二样本集与第一样本集中的样本标识一一对应，第二参与方的数量为N‑1，N为大于一的正整数，表示参与训练的参与方数量。应用本公开所述方案，可减少计算开销。