展示了设施蔬菜病害大模型的训练系统，各模块按阶段信号与训练数据协同运行。系统主要包含五大核心模块：样本解析模块负责多源数据接入及症状基元归一化，输出结构化符号序列；复杂度评估模块通过计算Ns、Nb、Ne、Da等指标确定样本复杂度C并输出复杂度指标；课程调度模块据此划分训练子集D1至DK，确定当前训练阶段k，并输出阶段信号（k、子集标识、λk）。训练引擎模块接收当前子集Dk，利用自回归损失与知识蒸馏，仅更新LoRA适配参数。专家路由库模块则提供作物与病因类型的二级索引、专家网络/适配器存储及激活门控与阶段约束，与训练引擎交互协作。最终，系统输出训练后的病害大模型及模型参数与训练记录。适合人工智能领域从事参数高效微调（PEFT）与混合专家模型（MoE）研究的高校研究生及算法工程师作为系统架构参考。