"●为预训练和微调寻找合适的用例和数据集
●使用定制的加速器和GPU,为大规模训练做好准备
●配置AWS和SageMaker环境,**限度地提高性能
●根据模型和约束条件选择超参数
●使用多种并行方式分发模型和数据集
●利用作业重启、间歇性健康检查等方式避开陷阱
●定性和定量地评估模型
●部署模型，在运行时进行改进和监控
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