本发明提供了一种边缘设备的模型训练方法、装置、设备及介质，所述方法包括：基于改进的烟花算法，选定一组最优的客户端，并将模型参数发送至该组中的每一客户端，以使每一所述客户端根据对应的模型参数对该客户端对应的局部模型进行训练；获取客户端发送的训练完成的局部模型及其对应的模型参数，并将局部模型及其对应的参数进行聚合得到训练完成的全局模型；当判断到不满足第一预设迭代终止条件时，返回至上述客户端训练步骤。采用本发明实施例，能够基于改进的烟花算法，在每次训练时，对参与训练的客户端组合进行择优选择，并通过拆分的方法将云平台服务器端的全局模型拆分成多个局部模型，实现了在有限的边缘网络中对大型模型的高效训练。