在Fastai中，可以通過調用lr_find()方法來找到合適的學習率。首先，創建一個學習者（Learner）對象并加載訓練數據。然后使用lr_find()方法來找到合適的學習率范圍。可以通過調用recorder.plot_lr_find()方法來查看學習率與損失的關系圖，從而選擇一個合適的學習率。
接著，可以使用fit_one_cycle()方法來訓練模型。這個方法可以幫助我們在訓練過程中動態地調整學習率，并且通常可以取得很好的效果。
除了學習率外，還可以調整訓練周期數、批次大小等超參數來優化模型性能。可以通過創建一個Learner對象并調用fit()方法來進行訓練，同時傳入一個callbacks參數來實現超參數調優。
總的來說，Fastai提供了很多實用的方法和工具來幫助進行超參數調優，同時也可以通過調用底層PyTorch API來實現更加復雜的調優策略。
