问题一：在机器学习PAI中alink可以在hadoop3的yarn集群环境中运行吗？
"alink可以在hadoop3的yarn集群环境中运行吗？ 我看pom文件里面配置的都是2.8.0"
参考回答：
从技术上讲，Alibaba的alink可以在Hadoop 3的YARN集群环境中运行，但需要将它的依赖项配置为Hadoop 3。根据我的了解，当前Alink 2.3版本支持Hadoop 3。因此，您需要在您的项目中更新Alink的版本并将其所需的依赖项更改为Hadoop 3。
如果您按照pom文件中的配置加载alink并运行，在不进行任何更改的情况下，alink将不兼容Hadoop 3环境，并且您可能会遇到与Classpath和API版本不兼容等问题。
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问题二：请问useRemoteEnv()方法在机器学习PAI中可以解析域名嘛还是必需用ip？
请问useRemoteEnv()方法可以解析域名嘛还是必需用ip？
参考回答：
你机器能 ping 到那个 hostname，那基本就没问题。
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问题三：请问1、2都完成第三步的jar包在机器学习PAI中去哪里寻找"
"
1、2都完成 第三步的jar包 去哪里寻找"
参考回答：
就是截图里的目录
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问题四：机器学习PAI在这个镜像中或以找到GPU，export出一个镜像, 然后镜像就会出问题, 什么原因？
机器学习PAI在这个镜像中或以找到GPU, registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/myjktest/deeprec:deeprec2302-gpu-py38-cu116-ubuntu20.04-hupu, 但是这个镜像太大, 我将bazel cache 删除了, export出一个镜像, 然后那个镜像就会出问题, 这是什么原因呢?
参考回答：
如果用来release的镜像，最好是以base镜像安装whl的流程，dev镜像里安装了太多东西，不适合直接作为上线跑任务使用的镜像 如果用来release的镜像，最好是以base镜像安装whl的流程，dev镜像里安装了太多东西，不适合直接作为上线跑任务使用的镜像
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问题五：机器学习PAI看是在那个阶段出现的pb限制问题，这种情况下原始的pb应该就超过的2GB？
机器学习PAI看是在那个阶段出现的pb限制问题，新版本的bladedisc应该只有在tf圈图后导出子图编译时会使用pb，bladedisc编译完成后结果不会用pb来存储。这种情况下原始的pb应该就超过的2GB？（如果子图就超过了的话），一种可能的workaround方式时不freeze graph，这样const就不会被编译。另外老版本的bladedisc会使用pb来存储一部分编译后的结果，这个也会有可能超过2GB的限制，如果是这个问题，升级bladedisc应该可以解决。这个定位到是有一个input维度很大，超过了2g的限制，这个有好的处理方式吗？原生tf跑是没问题的
参考回答：
根据您提供的信息，这个问题可能出现在将 Tensorflow 圈图后导出的子图编译时使用 pb 文件来存储的阶段，而且可能是因为某个输入维度很大，超过了 2GB 的限制导致的。如果是这种情况，可以考虑以下一些解决方法：
不进行 Freeze Graph：如您所述，不进行 Freeze Graph 操作可以避免编译时将 const 存储到 pb 文件中，从而避免出现超出 2GB 限制的问题。不过这个方法可能会带来一些性能上的损失，需要根据具体情况进行评估。
修改输入维度：如果某个输入维度太大，超出了 2GB 限制，可以考虑缩小该维度的大小，或者使用更高效的数据结构来存储输入数据，如 sparse tensor。
使用分布式计算：如果单机无法处理大型模型和数据，可以考虑使用分布式计算。Tensorflow 提供了多种分布式计算方案，如 Horovod 和 TensorFlow Distribute。
升级 Bladedisc：如果使用的是老版本的 Bladedisc，可能会出现在编译时将结果存储到 pb 文件中的问题。可以尝试升级到新的版本，或者使用其他的编译方式，如预编译或 JIT 编译。
需要注意的是，以上方法可能会带来一些性能和复杂度上的损失，需要根据具体情况进行评估和选择。
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