机器学习PA如何指定使用最优的训练的ckpt？

在AI PAI on ODPS上使用PAI命令调用easyrec进行evaluate时，可以通过参数--model_path来指定使用的checkpoint（ckpt）文件。

具体的命令行格式如下：

paictl job submit pai_easyrec_trainer \
    --model_path=<your_best_model_path> \
    --data_path=<your_dataset_path> \
    --output_path=<your_output_path> \
    --num_workers=<number_of_workers> \
    --batch_size=<batch_size> \
    --learning_rate=<learning_rate> \
    ...

其中，<your_best_model_path>就是你需要指定的最优的训练ckpt文件的路径。

请注意，这个命令会启动一个新的训练任务，而不是直接加载ckpt文件进行evaluate。如果你想要直接加载ckpt文件进行evaluate，你可以使用PAI Web UI来进行操作。

在ODPS上使用PAI命令调用easyrec进行evaluate的时候，可以通过在命令中指定-Dcheckpoint_path参数来使用最优的训练的ckpt。例如，可以使用以下命令指定使用oss://easyrec/ckpt/MultiTower/model.ckpt-1000作为checkpoint_path：
pai -name easyrec -project algo_platform -Dcheckpoint_path=oss://easyrec/ckpt/MultiTower/model.ckpt-1000 -D...（其他参数） evaluate，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”

在PAI-EasyRec中，在 ODPS 上调用 evaluate 命令时指定最优的训练 checkpoint 文件，可以通过以下方式实现：

1. 在训练结束后，在提交 EasyRec 训练任务时指定模型保存路径，并将训练输出的 checkpoint 文件保存到该路径下。这可以通过在 train_config 中指定 save_model_path 参数来实现。

train_config:
  save_model_path: <your_save_model_path>

1. 在评估时，将 evaluate 的 save_model_path 参数设置为保存最优 checkpoint 文件的路径。例如：

pai-easyrec evaluate --task_type=train_and_evaluate --job_id=<your_job_id> --save_model_path=<your_save_model_path> ...

这样，EasyRec 就会在评估时自动加载最优的 checkpoint 文件进行评估。