问题一：机器学习PAI alink不支持flink 1.13以上的版本吗？
机器学习PAI alink不支持flink 1.13以上的版本吗？可以自己编译源码来支持吗
参考回答：
是的。Alink支持的Flink版本为1.13。Alink提供了pyalink包，这个包对应于Alink所支持的最新Flink版本，也就是1.13。请注意，不同版本的Alink可能对应不同版本的Flink，因此，如果正在使用特定版本的Alink，需要确保它支持正在使用的Flink版本。
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问题二：机器学习PAI在maxcompute调用PAI训练，不用pai-tf/deeprec的办法有吗？
机器学习PAI在maxcompute调用PAI训练，不用pai-tf/deeprec的办法有吗？
需要怎么操作？
参考回答：
https://easyrec.readthedocs.io/en/latest/quick_start/mc_tutorial.html 不是这种吗
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问题三：机器学习PAI部署这个： 但是部署时报错了，帮忙看看？
机器学习PAI部署这个： http://easyrec.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/processor/LaRec-1.0.2a-v3-TF-2.10.1-Linux.tar.gz Process的包是这个看文档gpu推荐：T4、A10、3090或4090等GPU型号，但是部署时报错了，服务名：fs_adx_new_model_v3地域: 华北2 
参考回答：
用的机器太老了，需要用g7系列的，g7系列以上的也可以
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问题四：机器学习PAI这种embedding特征的加入模型，写样本的时候json文件是怎么写吗？
机器学习PAI这种embedding特征的加入模型，写样本的时候json文件是怎么写吗？我现在这种写法{"expression": "user:open_emb", "feature_name": "open_emb", "feature_type": "raw_feature", "value_type": "String", "group": "user"},features中就只有embedding中的第一个数字 
参考回答：
fg.json 你写成IdFeature吧，EasyRec的config再写成 RawFeature
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问题五：机器学习PAI中EasyRec里面，这样做的设计初衷是啥？
机器学习PAI中EasyRec里面，feature_column是把tensorflow的代码抄过来了一份，而不是直接用tf的。这样做的设计初衷是啥？
参考回答：
为了兼容低版本的tf运行时环境
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