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(duì)其準(zhǔn)確性、真實(shí)性等作任何形式的保證，如果有任何問(wèn)題或意見(jiàn)，請(qǐng)聯(lián)系contentedit@huawei.com或點(diǎn)擊右側(cè)用戶幫助進(jìn)行反饋。我們?cè)瓌t上將于收到您的反饋后的5個(gè)工作日內(nèi)做出答復(fù)或反饋處理結(jié)果。
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智能推薦：主入口訓(xùn)練任務(wù)的入口文件及入口函數(shù)。計(jì)算節(jié)點(diǎn)規(guī)格模型訓(xùn)練服務(wù)提供的計(jì)算節(jié)點(diǎn)資源，包括CPU和GPU。用戶可以單擊選定計(jì)算節(jié)點(diǎn)資源，并在“計(jì)算節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)”中配置計(jì)算節(jié)點(diǎn)資源的個(gè)數(shù)。1代表單節(jié)點(diǎn)計(jì)算2代表分布式計(jì)算，開(kāi)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(guò)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(shí)例、驗(yàn)證數(shù)據(jù)集實(shí)例等。更多標(biāo)題相關(guān)內(nèi)容，可點(diǎn)擊查看
