【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，尤其涉及一种模型训练方法、装置、设备及可读介质。
技术介绍
1、在当前的技术背景下，机器学习和深度学习等领域取得了显著的进展，这些进展主要得益于大规模数据和强大的计算能力。然而，训练高性能模型仍然需要大量的专业知识和时间，因为常规的模型训练过程通常需要手动调整参数、选择适当的架构以及进行不断调试。
2、目前，许多机器学习和深度学习框架提供了丰富的工具和接口，使得模型训练变得更加灵活和可定制化。然而，在实际应用中，研究人员和开发者仍然需要投入大量的时间和精力来优化和调整模型，以获得满足特定任务需求的最佳性能。
3、尽管现有技术在模型训练方面取得了显著进展，但仍存在一些技术问题和缺陷：
4、1.复杂性与专业性：模型训练过程通常需要深入的专业知识，这使得非专业人员难以利用这些技术进行有效的模型训练。
5、2.自动化程度不足：现有技术在模型训练的自动化方面存在不足，缺乏一种智能的方法来减轻用户对训练过程的手动干预。
技术实现思路
...
【技术保护点】
1.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据模型训练过程中的至少一个流程节点，生成系统提示，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，响应于模型生成指令，根据所述系统提示，确定与所述至少一个流程节点对应的目标参数，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述校验结果，确定与所述至少一个流程节点对应的目标参数，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于运行引擎，根据与所述至少一个流程节点对应的目标参数，调用各所述流程节点进行模型训练，确定
【技术特征摘要】
1.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据模型训练过程中的至少一个流程节点，生成系统提示，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，响应于模型生成指令，根据所述系统提示，确定与所述至少一个流程节点对应的目标参数，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述校验结果，确定与所述至少一个流程节点对应的目标参数，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于运行引擎，根据与所述至少一个流程节点对应的目标参数，调用...
【专利技术属性】
技术研发人员：周永杰，刘红，陈浩，
申请(专利权)人：上海信投数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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