机器学习PAI如果我想训练评估后直接导出，应该改哪个配置呢？如何让chief导出呢？我该改哪里啊?

在阿里云的机器学习PAI（Platform for AI Innovation）中，如果你想在训练评估后立即导出模型，你可以使用--eval_and_export选项。这个选项会在每次训练迭代结束后立即执行export操作，将当前的模型参数保存到文件中。

如果你想让chief节点导出模型，你需要确保你的任务配置中包含了chief节点。然后在export_config字段中指定导出模型的路径和名称。

以下是一个示例的任务配置：

{
  "name": "my_model",
  "task_type": "train",
  "data_config": "path/to/your/data/config",
  "model_config": "path/to/your/model/config",
  "run_config": "path/to/your/run/config",
  "export_config": {
    "output_path": "/path/to/your/output/directory",
    "output_filename": "my_model"
  },
  "resource_config": "path/to/your/resource/config",
  "job_config": "path/to/your/job/config",
  "eval_and_export": true
}

在这个配置中，eval_and_export选项被设置为true，表示每次训练迭代结束后都会执行export操作。export_config字段指定了导出模型的路径和名称。

代码里面 在_train_and_evaluate完了之后，调一下estimator.export即可，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”

在 PAI-DSW 中，可以通过 export_config 参数来配置模型导出。 export_config 参数接受一个 JSON 字典，其中包含导出作业的设置。其中，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。
在 PAI-DSW 中，可以通过 export_after_train 参数来设置模型导出的时间点。默认情况下，模型将在作业完成后立即导出。如果您希望在作业完成后再导出模型，可以设置 export_after_train=False。
此外，PAI-DSW 支持 local_chief_export_only 参数，该参数仅在本地集群上导出模型。默认情况下，PAI-DSW 会在每个节点上导出模型。如果您只想在一个节点上导出模型，可以设置 local_chief_export_only=True。
以下是示例配置：

export_config:
  output_path: '/path/to/output/directory'
  job_parameters:
    - key: my_param_key
      value: my_param_value
  export_after_train: False
  local_chief_export_only: True

在 export_after_train=False 和 local_chief_export_only=True 设置下，模型将在作业完成后导出，并且仅在主节点上进行导出。您可以将上述配置放在 pai.conf 文件中，然后在创建训练作业时指定该文件。
请注意，该配置仅适用于 PAI-DSW 环境。如果要在本地环境中进行训练，需要使用 pai-learn 命令来运行训练作业，并指定 --export-after-train 和 --local-chief-export-only 参数。