本发明涉及人工智能技术领域，具体提供一种模型训练的方法、评估方法、计算机设备及存储介质，旨在解决提高模型训练效率的问题。为此目的，本发明提供的方法包括获取在模型训练过程中训练产生的临时模型，采用临时模型对测试数据执行模型推理任务并获取在执行模型推理任务的过程中针对测试数据产生的数据特征，根据测试数据与数据特征进行模型训练评估。基于上述方法，可以在模型训练过程中进行模型训练评估，不再需要等到模型训练结束才能进行模型训练评估，这样在发现模型训练存在问题之后可以及时地解决，有效提高了训练效率并避免了训练资源浪费。(56)对比文件Ashwin Arunmozhi等.Stop Sign and StopLine Detection and Distance Calculationfor Autonomous Vehicle Control.2018 IEEEInternational Conference on Electro/Information Technology (EIT).2018,356-361.