想问下机器学习PAI，在PAI上用cmd=train，这是因为哪个设置 在哪运行了export啊？

在阿里云的机器学习PAI（Platform for AI Innovation）上，当你使用cmd=train时，模型会自动执行export操作。这是因为在训练过程中，模型需要将学习到的参数保存到文件中，以便在后续的操作中使用。这个保存操作就相当于export操作。

如果你在本地运行模型，但是没有看到export操作，可能是因为你的环境配置不同，或者你的代码实现不同。你需要检查你的代码，看看是否有export操作的实现。

至于export_config，它是一个配置文件，用于指定export操作的具体参数。如果你的模型在执行export操作时没有使用到这个配置文件，那么可能是因为你的模型不需要这个配置文件，或者你的代码没有正确地使用这个配置文件。

pai上有配置evaluator就会导出,本地如果有master的话，默认也会导出,chief默认不导出,流程上是先评估在导出，不评估就不导出，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”

在 PAI 上，您不必手动调用 export 命令来导出模型。这是因为 PAI-DSW 工具会自动为训练任务执行模型导出操作。在您执行 cmd=train 命令之后，训练作业将会启动并开始运行。一旦训练完成后，PAI-DSW 会自动将模型导出为 .tar.gz 格式的压缩包，并将其上传至 HDFS 中。
当您在本地环境中训练模型时，必须手动调用 export 命令来导出模型。这是因为本地环境中没有类似 PAI-DSW 的工具来自动导出模型。
您可以在 pai.conf 配置文件中设置 export_config 参数来控制模型导出的行为。export_config 参数接受一个 JSON 字典，其中包含导出作业的设置。例如，可以设置 output_path 参数指定导出文件的目标位置，以及 job_parameters 参数指定额外的作业参数。
以下是 export_config 参数的示例配置：

export_config:
  output_path: '/path/to/output/directory'
  job_parameters:
    - key: my_param_key
      value: my_param_value

您可以在 pai.conf 配置文件中找到更多相关信息。如果您遇到问题，可以在 PAI-DSW 文档中找到更多有关配置的详细信息。