Как предотвратить поиск параметров с помощью H2O4GPU Elastic Net Solver?

Question

Хотите ограничить решение H2O4GPU ElasticNet поиском решения для одной пары альфа и l1_ratio для каждого вызова в соответствии с моделью без поиска для оптимизации параметров.

Хотите, чтобы подражать scikit-Learn's Fit:

model = sklearn.ElasticNet(alpha=alpha, l1_ratio=l1_ratio)

который не ищет, а только решает для конкретной пары alpha & l1_ratio.

My h2o4gpu code:
model = h2o4gpu.ElasticNet(alpha=alpha, l1_ratio=l1_ratio, 
        fit_intercept=False, normalize=False, precompute=False, 
        max_iter=5000, copy_X=True, tol=1e-4, warm_start=False, 
        positive=False, random_state=0, selection='cyclic', 
        verbose=True, n_threads=0, n_lambdas=1, n_folds=0, 
        n_alphas=1, store_full_path=1, double_precision=1, 
        backend='h2o4gpu')

Я перепробовал множество комбинаций параметров, однако приведенная выше модель h2o4gpu выполняет поиск по диапазону лямбд, как мне это предотвратить?