机器学习PAI task里面单独配置后，上面的eval_config就不生效了吗？
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在阿里云机器学习PAI的某些场景下，如果你在task级别单独配置了与评估相关的参数或设置了不同的评估策略，那么默认的eval_config中的设置可能不会生效，会被task级别的配置覆盖。
举个例子，在PAI-EasyRec中，如果在模型训练任务（Task）的配置中直接指定了评估数据集、评估间隔或者其他评估相关的选项，那么这部分设置将会优先于eval_config中定义的内容被执行。
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人工智能平台 PAI（Platform for AI，原机器学习平台PAI）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。
