如何在不将其保存到文件的情况下，在提前停止后获得最佳模型？

在不将其保存到文件的情况下，在提前停止后获得最佳模型，可以通过使用早停（early stopping）技术来实现。早停是一种常用的模型训练技巧，它可以在训练过程中根据验证集的性能来判断模型是否达到最佳状态，并在达到最佳状态后停止训练，从而避免过拟合。

早停的原理是通过监控模型在验证集上的性能指标（如准确率、损失函数等），当性能指标在一定轮数内不再提升时，即认为模型已经达到最佳状态。在训练过程中，可以设置一个阈值，当性能指标连续多个轮数都没有超过阈值时，即可停止训练。

早停的优势在于可以避免模型在训练过程中过拟合，提高模型的泛化能力。此外，早停还可以减少训练时间和计算资源的消耗，提高训练效率。

在实际应用中，可以使用腾讯云的机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform，TMLP）来实现早停技术。TMLP提供了丰富的机器学习算法和模型训练工具，可以方便地进行模型训练和性能监控。具体可以参考腾讯云的机器学习平台产品介绍：Tencent Machine Learning Platform。

需要注意的是，早停技术适用于大部分机器学习模型，但并不适用于所有情况。在某些特定的场景下，可能需要保存模型的中间状态或使用其他技术来获取最佳模型。