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。
PAI底层支持多种计算框架
流式计算框架Flink。 基于开源版本深度优化的深度学习框架TensorFlow、PyTorch、Megatron和DeepSpeed。 千亿级特征样本的大规模并行计算框架Parameter Server。 Spark、PySpark、MapReduce等业内主流开源框架。 PAI提供的服务： 可视化建模和分布式训练Designer，详情请参见可视化建模（...
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