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，如果有任何問題或意見，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：1代表單節(jié)點(diǎn)計(jì)算2代表分布式計(jì)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(shí)例、驗(yàn)證數(shù)據(jù)集實(shí)例等。數(shù)據(jù)集超參支持輸入多個(gè)，可以通過“增加”和圖標(biāo)，來增加或刪除運(yùn)行超參。詳細(xì)SDK說明，請(qǐng)?jiān)谀Ｐ陀?xùn)練服務(wù)首頁右下角的浮框中，依次單擊“幫助中心>SDK文檔”查看。當(dāng)前算法已預(yù)置訓(xùn)練及測試數(shù)據(jù)，可使用默認(rèn)值訓(xùn)練。更多標(biāo)題相關(guān)內(nèi)容，可點(diǎn)擊查看
