本发明涉及ai领域，具体是指一种增强ai大模型工程自动编排系统。
背景技术：
1、ai大模型工程是建立在深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域的先进技术基础之上的综合模型，包括automl（automated machine learning）、分布式计算、容器化技术、kubernetes集群管理以及持续集成/持续部署（ci/cd）流程。然而，现有的技术仍面临挑战，automl在面对极其复杂的模型时可能遭遇过拟合或欠拟合；ai大模型在进行分布式训练时，存在数据并行与模型并行的选择难题及通信瓶颈，不能对数据资源和服务器资源进行合理调度；此外，随着模型规模增大，对算力的需求激增，导致成本高昂且难以管理，这些都是亟待解决的问题。
技术实现思路
1、针对上述情况，本发明提供了一种增强ai大模型工程自动编排系统，针对automl在面对极其复杂的模型时可能遭遇过拟合或欠拟合的问题，采用改进的超参数优化方法对automl中的超参数进行优化，该方法的核心概念在于使用一个权重系数
