如何通过H2O4GPU Elastic Net Solver防止参数搜索？

Question

希望将H2O4GPU ElasticNet解算器限制为在每次调用拟合模型时为一对alpha和l1_ratio对找到解决方案，而无需进行搜索来优化参数。

想模拟scikit-learn的适合度：

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

不搜索，仅解决特定的alpha和l1_ratio对。

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')

我尝试了许多参数组合，但是上面的h2o4gpu模型拟合会在一定范围的lambda上执行搜索，该如何防止呢？