机器学习PAI常见问题之编译包下载不了如何解决

本文涉及的产品
交互式建模 PAI-DSW,5000CU*H 3个月
简介: PAI(平台为智能,Platform for Artificial Intelligence)是阿里云提供的一个全面的人工智能开发平台,旨在为开发者提供机器学习、深度学习等人工智能技术的模型训练、优化和部署服务。以下是PAI平台使用中的一些常见问题及其答案汇总,帮助用户解决在使用过程中遇到的问题。

问题一:机器学习PAI中easyrec非组件化如果配置多个序列,不是seq串联的,是怎么配置的啊?


机器学习PAI中easyrec非组件化如果配置多个序列,不是seq串联的,是怎么配置的啊?


参考回答:

在阿里云机器学习PAI的EasyRec中,如果您想配置多个序列特征,并且这些序列不是简单的串联(concatenate),而是需要分别处理或按照不同的模式组合,通常可以通过以下方式进行:

  1. 配置文件定义
    在EasyRec的模型配置文件中,您可以为每个序列特征单独定义其序列化和编码方式。例如,对于两个不同的序列特征A和B,可以分别为它们指定独立的序列处理器(如GRU、Caser等)或者序列拼接策略(比如基于位置的拼接或其他自定义组合逻辑)。
  2. 特征工程
    根据您的需求,在预处理阶段对不同序列进行独立的特征提取和转换,然后在输入层将它们以合适的方式整合到模型结构中。
  3. 自定义模型结构
    如果内置组件无法满足需求,您可能需要通过编写自定义模型代码来实现更复杂的序列处理逻辑。EasyRec支持用户扩展模型架构,可以在模型构建时引入多个序列特征,并按需设计如何将它们合并到模型内部的计算流程中。
  4. 多塔网络(MultiTower)
    对于复杂场景下的多个序列信息,可以考虑使用多塔网络结构,其中每个塔针对一种类型的序列数据进行建模,最终将各塔的输出融合得到综合表示。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/599142


问题二:机器学习PAI编译的时候,会有些包下载不下来,怎么解决呢?


机器学习PAI编译的时候,会有些包下载不下来,怎么解决呢?编译用docker 里面的python 3.6.9版本编译,还是需要搭其他python版本,因为发现用docker 自带python 版本的话,会在编译onnx 的时候,去下载protobuf 版本失败,下载一个被官方废弃的版本?


参考回答:

这镜像是 python3.8 啊


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问题三:机器学习PAI中LLM网络目前支持么?


机器学习PAI中LLM网络目前支持么?


参考回答:

LLM 涉及的也是一些基本的算子,DISC 会圈一部分可以优化的子图来优化。 针对训练场景的性能我们还在做优化。


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问题四:机器学习PAI中EPL开源代码里面有实现 这个算法吗?


机器学习PAI中EPL开源代码里面有实现 Memory-constaint load balancing这个算法吗?


参考回答:

目前这部分代码还没开源


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问题五:机器学习PAI Alink 与Flink版本有强关联吗


机器学习PAI Alink 与Flink版本有强关联吗?


参考回答:

机器学习PAI Alink与Flink版本之间没有强关联,但建议使用相互兼容的版本以获得最佳体验。

Alink是阿里巴巴基于Apache Flink研发的机器学习算法平台,它提供了丰富的算法组件库和便捷的操作框架,使得开发者可以一键搭建覆盖数据处理、特征工程、模型训练等环节的机器学习流水线。Alink设计之初就考虑了与Flink的兼容性,因此它支持流批一体化处理,并且可以很好地集成到Flink的生态中。

尽管Alink与Flink版本没有强关联,但是为了确保功能的完整性和性能的优化,通常建议使用与Flink版本兼容的Alink版本。例如,如果你正在使用Flink 1.14版本,那么可以选择与之兼容的Alink版本进行机器学习任务的开发和部署。

此外,Alink还支持Java和Python接口(PyAlink),这为不同背景的开发者提供了便利。在实际使用中,用户可以通过PAI控制台访问Alink的界面,进行数据处理和流分析等操作。

总之,虽然Alink与Flink版本没有严格的强关联要求,但为了获得更好的使用体验和避免潜在的兼容性问题,建议选择匹配或官方推荐的版本组合。同时,随着技术的不断进步,新版本的发布可能会带来更多的新特性和性能改进,因此保持关注最新版本的信息也是一个好习惯。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/599554

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