提交DLC计算资源类型的超参数调优实验
本文介绍如何在DLC计算资源上提交AutoML实验进行超参数调优。本方案采用PyTorch框架,通过torchvision.datasets.MNIST模块自动下载和加载MNIST手写数字数据集,并对其进行模型训练,以寻找最佳超参数配置。提供单机、分布式及嵌套参数三种训练模式供选择,以满足不同训练需求。
为RAM用户自定义授权策略
如果您希望对PAI的AI计算资源进行更细颗粒度的授权和管理,您可以创建自定义授权策略,授予RAM用户(即子账号)创建、更新、删除或扩缩容等权限。
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