问题一：求教一个机器学习PAI问题，这个emb共享是在共享combiner后的emb吗？
求教一个机器学习PAI问题，这个emb共享是在共享combiner后的emb吗？如果我有个要共享的特征，分别在 单独的id特征，kv特征，seq特征。共享id特征 就一个emb，没有要combiner的操作。kv特征 combiner：meanseq特征里面，序列的处理方式，不在特征上做combiner。该怎么办呢？另外，如果要共享的特征，本身是个多值特征，以上情况，又是怎么共享的呢？ 
参考回答：
在机器学习PAI中，要实现特征的embedding共享，通常需要确保这些特征具有相同的embedding_name。对于你提到的三种特征类型：单独的ID特征、KV特征和序列特征（seq特征），下面是一些建议：
- ID特征：如果你的ID特征不需要combiner操作，可以为这个特征创建一个独立的embedding，并指定一个唯一的
embedding_name。这样，它就可以独立于其他特征进行嵌入学习。 - KV特征：对于KV特征，你已经提到了使用combiner（例如mean）来处理特征。如果你想共享类别特征的embedding，确保KV特征的
embedding_name与要共享的类别特征的embedding_name相同。这样，它们就可以共享同一个embedding矩阵。 - 序列特征：序列特征通常不使用combiner，因为它们是按序列处理的。如果你想共享序列中的某个特定特征的embedding，你需要确保这个特征在序列中的表示与你想要共享的特征具有相同的
embedding_name。
此外，关于多值特征的共享问题，多值特征通常指的是那些具有多个可能值的特征，例如一个ID特征可能有多个不同的ID值。在这种情况下，如果你想共享这样的特征，你需要确保所有想要共享的特征使用相同的embedding_name。这样，无论特征的具体值是什么，它们都会使用同一个embedding矩阵。
综上所述，为了在机器学习PAI中实现特征的embedding共享，你需要确保想要共享的特征具有相同的embedding_name。对于不同类型的特征（ID、KV、序列），你可能需要根据特征的处理方式（是否需要combiner）来决定如何配置它们的embedding_name。对于多值特征，同样的原则适用，即共享的特征应该具有相同的embedding_name。
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问题二：我记得机器学习PAI id 不加combiner，好像会触发这里的assert报错？
我记得机器学习PAI id 不加combiner，好像会触发这里的assert报错？ 
参考回答：
在机器学习PAI（Platform-as-a-Service）平台中，不配置sequence_combiner确实可能会触发报错。
在使用机器学习PAI进行训练时，如果您的数据集包含序列特征（SequenceFeature），并且您希望将这些特征送入BST（Beam Search Transform）模块进行处理，那么通常需要配置一个sequence_combiner。这是因为BST模块需要通过sequence_combiner来处理和组合序列特征，以便正确地进行训练。如果没有配置sequence_combiner，系统可能无法正确处理序列特征，从而引发错误。
此外，assert语句在Python中通常用于检查某个条件是否为真。如果条件为假，则会引发一个AssertionError，并可以选择提供一个错误信息。在机器学习的训练过程中，如果遇到数据问题或者某些预期之外的条件不满足，使用assert可以帮助开发者及时发现并调试问题。
总的来说，为了避免在机器学习PAI平台上训练时出现错误，确保正确配置所有必要的模块和参数是非常重要的。如果在训练过程中遇到任何问题，建议仔细检查数据集、模型配置以及训练框架的设置，确保它们都符合PAI平台的要求。
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问题三：机器学习PAI alink webui启动有没有参考文档？
机器学习PAI alink webui启动有没有参考文档？
参考回答：
阿里云机器学习PAI ALink WebUI的启动和使用，可以参考阿里云机器学习PAI官方文档，里面有关于使用ALink WebUI的介绍和教程，可以在官方文档中搜索相关内容，查找详细的使用说明和示例。
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问题四：机器学习PAI web ui 项目启动后，页面打不开，会是什么问题呀？
机器学习PAI web ui 项目启动后，页面打不开，会是什么问题呀？
参考回答：
前端没起。
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问题五：机器学习PAI 运行不起来 是因为pom里的scope没加对吗？
机器学习PAI 运行不起来 是因为pom里的scope没加对吗？
参考回答：
重启，重新部署一次，按照步骤会正常的，偶尔网络原因加载文件错误
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