哪位大佬能帮忙看下机器学习PAI呀？

根据您提供的问题链接以及知识库中的相关信息，以下是对您问题的详细解答：

问题背景

您提到的问题链接指向了EasyParallelLibrary（EPL）的GitHub Issues页面，可能是关于分布式深度学习训练的相关问题。结合知识库中的内容，我们可以推测您可能遇到了与分布式TensorFlow训练相关的配置或运行问题。

解决方案

1. 确认代码配置

在使用EPL进行分布式TensorFlow训练时，首先需要正确配置代码集。以下是具体步骤： - 登录PAI控制台。 - 进入目标工作空间，选择AI资产管理 > 代码配置。 - 单击新建代码配置，填写以下参数： - Git地址：https://github.com/alibaba/EasyParallelLibrary.git - 代码分支：main - 提交配置后，确保代码集已成功创建。

此步骤是确保训练任务能够正确加载EPL库的关键。

2. 启动分布式训练任务

完成代码配置后，您可以按照以下步骤启动训练任务： 1. 进入DLC页面： - 在PAI控制台中选择目标地域和工作空间，单击进入DLC。 2. 新建任务： - 配置基本信息： - 选择公共资源组。 - 自定义任务名称。 - 选择社区镜像：tensorflow-training:1.15-gpu-py36-cu100-ubuntu18.04。 - 框架选择：TensorFlow。 - 选择之前配置的代码集和分支（main）。 - 配置任务资源： - 节点数量：建议设置为2。 - GPU实例类型：推荐使用ecs.gn6v-c8g1.2xlarge。 - 最长运行时长：建议设置为2小时。 3. 提交任务： - 确认配置无误后，单击提交以启动训练任务。 - 在任务列表中查看任务执行状态。

3. 常见问题排查

如果在任务运行过程中遇到问题，可以参考以下排查方法： - INPUT_FORMAT_ERROR： 如果报错提示为INPUT_FORMAT_ERROR，可以尝试以下操作： 1. 使用json.dumps(datas)将数据序列化为字符串。 2. 使用Postman调试请求。 3. 如果涉及目标检测模型部署，尝试减小图片大小。 - 依赖安装问题： 如果使用社区镜像，需确保EPL库已正确安装。可以通过以下命令安装：

pip install easy-parallel-library

4. 联系技术支持

如果您在上述步骤中仍然无法解决问题，建议通过以下方式获取进一步支持： - 加入钉钉群：技术交流群中可与其他开发者讨论问题。 - 提交工单：通过阿里云控制台提交工单，描述问题详情及错误日志。

总结

通过以上步骤，您可以快速定位并解决与机器学习PAI相关的问题。如果问题仍未解决，请提供更多具体的错误信息或日志，以便进一步分析。