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  • 的性能和效果,并能灵活地利用特定场景下的数据持续进行模型优化以达到更佳效果。· 建模自动化: 模型的训练和迭代更新基本实现自动化调参和无监督学习,最大程度上减少人工干预和维护成本。· 大规模高性能并行处理: 支持单机多核、多机多核等服务部署方式,支持计算和存储资源的水平横向扩展,
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     模型设计:选择合适的预训练架构,并设定训练目标。3.    训练执行:配置计算资源(GPUs/TPUs),开始预训练,监控损失函数和验证指标。4.    在自监督学习中,可以使用TensorBoard或类似的可视化工具来实时监控训练过程中的损失函数和验证指标。具体操作是,在训练脚本中设置日志记录点,将
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