问题一：机器学习PAI这两个的区别是什么啊？另外-Dtables 的 顺序是怎样的啊？
机器学习PAI这两个的区别是什么啊？另外-Dtables 的 顺序是怎样的啊？我需要input hard_neg_edge_input_path这些，所有需要的表都要在-Dtables里面写出来吗？
参考回答：
区别可以直接两个文件对比一下。负采样的表应该可以直接写在 EasyRec config 里面。而且训练的时候是没有 -Dtables 这个参数的，可以看一下文档：https://easyrec.readthedocs.io/en/latest/train.html
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问题二：机器学习PAI这里的item_id，是要改成我这边具体的item的特证名，可以变吗？
机器学习PAI这里的item_id，是要改成我这边具体的item的特证名，还是要保持这个表结构完全不变？ 
也就是我创建表的时候，这个item_id，可以变吗？
参考回答：
可以变的 用fg的数据的时候，特征都在那个叫 features 的column里，其他的除了label之外的 field 只起到定位record，方便排查问题的作用
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问题三：机器学习PAI这里的最终表是什么？这里需要包括的是什么类型的字段？
机器学习PAI这里的最终表是什么？这里需要包括的是什么类型的字段？ 
参考回答：
离线过 fg 需要，这些会单独作为一列，比如按图里的设置，最终的结果表列为
user_id, campaign_id, clk, features 。其中 features 包含了所有的特征
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https://developer.aliyun.com/ask/580112
问题四：机器学习PAI这个最新的镜像不能使用吗？
机器学习PAI这个最新的镜像不能使用吗？ 
参考回答：
可以使用,这个应该还没有适配，您可以使用这个镜像的环境，编写自己的服务代码
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问题五：机器学习PAI这个最大长度是指batch内最长序列，还是有一个默认值啊?
机器学习PAI这个最大长度是指batch内最长序列，还是有一个默认值啊?
参考回答：
有各自序列长度的记录 
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