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公开(公告)号：CN111679891B
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010817867.1
申请日：2020-08-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本申请的一个或多个实施例提出容器复用方法、装置、设备以及存储介质。其中，上述方法可以包括，确定第一JOB任务包括的各容器的工作状态。然后，当上述各容器的工作状态为空闲时，从预先配置的配置信息集合中获取配置信息，并将获取的配置信息分发至上述各容器，以使上述各容器基于上述获取的配置信息执行上述第一JOB任务。
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公开(公告)号：CN111523650A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010630669.4
申请日：2020-07-03
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 丁轶
Abstract: 说明书披露一种模型超参数的配置方法和装置。一种模型超参数的配置方法，预先设置有超参数和元模型之间的映射关系，所述方法包括：获取目标模型对应的若干元特征；针对所述目标模型的每个超参数，根据所述映射关系，确定所述超参数对应的元模型；将所述元特征输入所述元模型，根据所述元模型的输出结果确定所述超参数的配置范围。
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公开(公告)号：CN116227604A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310208779.5
申请日：2023-02-28
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供了基于分布式的贝叶斯网络训练方法及装置，其中，一种基于分布式的贝叶斯网络训练方法包括：获取控制节点分发的进行贝叶斯网络训练的执行脚本以及样本数据的分片数据；向分布式节点部署的多个工作线程下发所述执行脚本和所述分片数据的子数据，以在所述多个工作线程根据所述执行脚本和下发的子数据进行所述贝叶斯网络训练的中间变量计算；获取所述多个工作线程计算获得的中间变量，并根据所述中间变量与所述控制节点配合进行所述贝叶斯网络训练的聚合处理。
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公开(公告)号：CN111679891A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010817867.1
申请日：2020-08-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本申请的一个或多个实施例提出容器复用方法、装置、设备以及存储介质。其中，上述方法可以包括，确定第一JOB任务包括的各容器的工作状态。然后，当上述各容器的工作状态为空闲时，从预先配置的配置信息集合中获取配置信息，并将获取的配置信息分发至上述各容器，以使上述各容器基于上述获取的配置信息执行上述第一JOB任务。
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