本文由AI智能模型生成，在自有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，訓(xùn)練NLP文本生成模型，根據(jù)標(biāo)題生成內(nèi)容，適配到模板。內(nèi)容僅供參考，不對其準(zhǔn)確性、真實性等作任何形式的保證，如果有任何問題或意見，請聯(lián)系contentedit@huawei.com或點(diǎn)擊右側(cè)用戶幫助進(jìn)行反饋。我們原則上將于收到您的反饋后的5個工作日內(nèi)做出答復(fù)或反饋處理結(jié)果。
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若不是您在找的內(nèi)容，您可以點(diǎn)擊此處查看更多AI智能猜您想看：計算節(jié)點(diǎn)規(guī)格模型訓(xùn)練服務(wù)提供的計算節(jié)點(diǎn)資源，包括CPU和GPU。用戶可以單擊選定計算節(jié)點(diǎn)資源，并在“計算節(jié)點(diǎn)個數(shù)”中配置計算節(jié)點(diǎn)資源的個數(shù)。1代表單節(jié)點(diǎn)計算2代表分布式計算，開發(fā)者需要編寫相應(yīng)的調(diào)用代碼?？墒褂脙?nèi)置的MoXing分布式訓(xùn)練加速框架進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練算法需要符合MoXing程序結(jié)構(gòu)。通過調(diào)用SDK(get_hyper_param)獲取 數(shù)據(jù)集 相關(guān)的超參，包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)集實例、驗證數(shù)據(jù)集實例等。數(shù)據(jù)集超參支持輸入多個，可以通過“增加”和圖標(biāo)，來增加或刪除運(yùn)行超參。
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