机器学习PAI node表的属性名称必须要是id,feature吗？

是的，机器学习PAI的node表的属性名称必须是id和feature。这是因为在机器学习PAI中，node表用于表示数据集中的样本，而id和feature是样本的两个主要属性。
至于gl.Graph().node()方法是否可以直接传ODPS表，答案是肯定的。你可以使用gl.Graph().node()方法的data参数来传入ODPS表。
以下是一些可能的步骤：

1. 创建一个ODPS表。在使用gl.Graph().node()方法之前，你需要创建一个ODPS表。你可以使用ODPS的SQL语句来创建ODPS表。
2. 创建一个gl.Graph().node()对象。在创建ODPS表后，你可以创建一个gl.Graph().node()对象。你需要提供正确的gl.Graph().node()对象信息，例如gl.Graph().node()对象的名称、类型、属性等。
3. 将ODPS表传入gl.Graph().node()对象。在创建gl.Graph().node()对象后，你可以将ODPS表传入gl.Graph().node()对象。你需要使用gl.Graph().node()对象的data参数来传入ODPS表。

属性名称没有要求，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”

阿里云机器学习PAI的gl.Graph().node()方法不能直接传递ODPS表。该方法用于创建图节点，需要传入一个包含节点特征的DataFrame对象作为参数。

如果你想使用ODPS表作为节点特征，你需要先将ODPS表数据导出到本地文件或数据库中，然后使用相应的数据处理工具（如Pandas）将数据转换为DataFrame对象，再传递给gl.Graph().node()方法。

以下是一个示例代码，展示了如何使用gl.Graph().node()方法并传递DataFrame对象作为节点特征：

import aliyunsdkcore
from aliyunsdkodps.request.v20160801 import DescribeTableRequest, GetRecordsRequest, OdpsClient
from aliyunsdkcore.client import AcsClient
from gluonts.dataset.common import ListDataset
from gluonts.model.deepar import DeepAREstimator
from gluonts.trainer import Trainer
from gluonts.evaluation import Evaluator

# 初始化AcsClient和OdpsClient
client = AcsClient('<your-access-key>', '<your-secret-key>', '<your-region-id>')
odps_client = client.create_odps_client('<your-end-point>')

# 获取ODPS表描述信息
table_name = '<your-odps-table>'
describe_table_request = DescribeTableRequest.DescribeTableRequest()
describe_table_request.set_table_name(table_name)
response = odps_client.describe_table(describe_table_request)
table_schema = response.get_table_schema()

# 从ODPS表中读取数据并转换为DataFrame对象
records = []
for column in table_schema:
    get_records_request = GetRecordsRequest.GetRecordsRequest()
    get_records_request.set_table_name(table_name)
    records += odps_client.get_records(get_records_request).get_records()
dataframe = pd.DataFrame(records)

# 创建图节点并设置节点特征为DataFrame对象
graph = gluonts.dataset.common.ListDataset([dataframe])[0]
node = gluonts.model.deepar.DeepAREstimator(freq='1H')
node.predictor_names = ['col1', 'col2']  # 根据实际列名进行修改
graph.nodes.append(node)

请注意，上述示例代码中的<your-access-key>、<your-secret-key>、<your-region-id>、<your-end-point>和<your-odps-table>需要替换为你自己的阿里云访问密钥、密钥、区域ID、终端点和ODPS表名称。