问题一：机器学习PAIauc的计算这个样本空间是不是就不生效了啊？
机器学习PAI设置了task_space_indicator_label，但是在eval的时候，auc的计算这个样本空间是不是就不生效了啊？我看这个好像只用在loss处？
参考回答：
你说得没错啊，这个 task_space_indicator_label 只在计算loss的时候生效，计算metric时不生效
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问题二：机器学习PAI最后生成的数据表中，是不包含raw_feature的，只有六个的特征吗？
机器学习PAI最后生成的数据表中，是不包含raw_feature的，我设置了7个特征，最后生成的features中，只有六个id_feature的特征?
参考回答：
不会的，你 fg.json 配置对了，就会生成
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问题三：机器学习PAI中72b模型不是要a100么， 难道能直接给出不同参数的同义么？
机器学习PAI中72b模型不是要a100么， 难道能直接给出不同参数的同义么？推理qps10，一个月的价格么
参考回答：
阿里云机器学习PAI平台提供了多种不同的实例规格，包括72b型号。关于是否支持a100显卡的问题，由于未在提供的材料中看到相关信息，所以无法确定。 其价格因所选的实例规格、计费方式以及使用时间等因素的不同而有所差异。
具体地，您可以前往机器学习PAI DSW页面查看定价详情和计费规则，因为计费的时间起点是DSW实例开始运行的时间，计费的时间终点是DSW实例停止运行的时间。若您更新了DSW实例的资源规格并提交了更新，将会按照新的规格进行计费。此外，PAI平台支持预付费（包年包月）和后付费两种开通方式，它们各自的计费规则也是不同的。
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问题四：机器学习PAI这是main.py的源码？是不是我要对源码进行一些改造？
机器学习PAI这是main.py的源码？是不是我要对源码进行一些改造？ 
参考回答：
这个你单独写，用tf的方式写就行了 不需要动easyrec的代码 我的意思就是额外用tf写一个eval的任务，用上面的方式启动起来，它就能监控training的任务有没有生成新的ckpt，生成了就做一次eval，最后可以在tensorboad里看结果
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问题五：机器学习PAI这两个是相同的镜像吧？
机器学习PAI这两个是相同的镜像吧？ 
为什么建议的和文档要求的不一样呢？
参考回答：
对的，这块已经修改了应该是线上还没发布cd 。
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