本申请公开了一种基于Kubernetes的算力调度方法和装置，涉及人工智能领域。该方法包括：对机器学习本次训练任务需要的计算资源进行解析，分解出目标加速卡类型和与数量，结合Kubernetes集群中所有机器节点的算力全局数据，按照预设策略筛选出对应的机器节点集合，据此锁定本次训练任务所使用机器节点的计算资源，在本次训练任务所使用的机器节点上建立节点间的互信互联网络，运行本次训练任务所使用的机器节点，学习训练程序完成训练。该装置包括：初始模块、解析模块、筛选模块、建立模块和训练模块。本申请实现了资源的智能化分配，无需人工调整，极大地提高了效率。