机器学习PAI分布式训练的时候，需要valid数据集来早停。但是无论是分配master做评估还是separate模式，都是在单台机器上做推理，如果valid数据集量级太大严重影响评估效率和整体效率，这个有什么方法可以解呢？
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人工智能平台 PAI（Platform for AI，原机器学习平台PAI）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。
