机器学习PAI我看mc上的easy_rec_ext组件版本比较老了，我的参数应该怎么写？

要在阿里云机器学习平台PAI中使用自定义上传的ZIP包中的run.py进行预测，您需要通过PAI命令方式配置相关参数。以下是详细的步骤和示例：

1. 准备工作

在执行预测之前，请确保以下前提条件已满足： - 您已经完成模型训练，并将训练好的模型导出到OSS存储路径。 - 您已经将包含run.py的ZIP包上传至OSS Bucket路径。 - 您已经准备好输入数据表（MaxCompute表）。

注意：如果未正确上传ZIP包或未配置OSS路径，任务将无法正常运行。

2. 参数说明

以下是使用easy_rec_ext组件进行预测时的关键参数及其含义：

3. 示例代码

以下是一个完整的PAI命令示例，展示如何使用自定义ZIP包中的run.py进行预测：

PAI -project algo_public -name easy_rec_ext 
-Darn="acs:ram::xxx:role/aliyunodpspaidefaultrole" 
-Dbuckets="oss://your-bucket/" 
-Dcluster="{\"worker\": {\"count\": 1, \"cpu\": 800, \"gpu\": 0, \"memory\": 40000}}" 
-Dcmd="predict" 
-Dscript="oss://your-bucket/path/to/your_script.zip" 
-Dsaved_model_dir="oss://your-bucket/path/to/saved_model/" 
-Dinput_table="odps://your_project/tables/input_table" 
-Doutput_table="odps://your_project/tables/output_table" 
-Dreserved_cols="user_id,item_id" 
-Doutput_cols="prediction_result double,prediction_score double" 
-Dbatch_size="1024" 
-DossHost="oss-cn-hangzhou-internal.aliyuncs.com";

4. 关键点解析

• script参数：这是您上传的ZIP包路径，必须包含run.py文件。该文件是预测任务的入口脚本。
• saved_model_dir参数：指向训练好的模型目录，模型文件通常由训练任务生成并保存在OSS中。
• input_table和output_table：分别指定输入数据表和输出结果表。输入表应包含预测所需的特征列。
• cluster参数：用于配置计算资源，包括Worker数量、CPU核数、内存等。根据任务规模调整这些参数以优化性能。

5. 注意事项

• OSS路径权限：确保您的OSS路径已正确授权，且arn参数指向有效的RAM角色。
• ZIP包结构：ZIP包的根目录下必须包含run.py文件，且文件中需实现预测逻辑。
• 依赖库安装：如果run.py依赖第三方库，请确保这些库已在环境中安装，或者通过requirements.txt等方式自动安装。

6. 调试与验证

• 在提交任务后，可以通过PAI平台查看任务日志，确认预测任务是否成功运行。
• 如果任务失败，请检查日志中的错误信息，重点关注OSS路径、ZIP包内容以及输入表格式是否正确。

通过以上步骤和示例，您可以成功使用自定义ZIP包中的run.py进行预测。如果有进一步问题，请提供更多上下文以便更精准地解答！