本发明公开了一种面向智能边缘计算的协同模型训练任务配置方法，该方法用于边缘计算节点且包括一或多个训练时隙，每一训练时隙包括如下步骤：向一或多个移动设备发送模型训练请求；接收来自一或多个移动设备汇报的当前时隙的可用状态和用户数据规模；基于先前得到的任务配置结果和各移动设备的当前可用状态，确定参与训练的移动设备和交互模型训练所需的训练小轮数目；与参与训练的移动设备进行交互模型训练直至达到确定的训练小轮数目，根据训练效果和各移动设备汇报的用户数据规模，构建以最小化边缘训练资源的使用为目标的优化问题并求解，得到新的任务配置结果。本发明训练资源消耗对比其他方法要少得多，且精度相差不大。