机器学习PAI常见问题之DLC的数据写入到另外一个阿里云主账号的OSS中如何解决

问题一：机器学习PAI的maxcompute离线存储的化，支持外表吗？

机器学习PAI的maxcompute离线存储的化，支持外表吗？

参考回答：

机器学习PAI的MaxCompute离线存储确实支持外表。

MaxCompute是阿里云提供的一种大数据计算服务，它支持多种数据结构，包括离线模型。这些离线模型是基于PAICommand框架的传统机器学习算法生成的，可以存储在MaxCompute项目中。在使用机器学习PAI进行数据处理、模型训练和服务部署时，可以直接基于MaxCompute完成这些操作，实现一站式机器学习服务。

此外，MaxCompute对外目前只暴露表接口，这意味着用户不能直接访问文件系统，但可以通过表的形式来操作数据。这包括了读取和写入数据，以及执行各种SQL查询，这对于机器学习中的数据处理和特征工程尤为重要。通过ODPS（Open Data Processing Service）提供的DataFrame接口，可以方便地对MaxCompute中的数据进行操作，这对于机器学习模型的训练和预测非常有帮助。

总的来说，机器学习PAI结合MaxCompute的强大计算能力和存储服务，为机器学习项目提供了强大的后端支持。通过MaxCompute的表接口，可以实现对数据的高效管理和处理，从而为机器学习模型的训练和服务部署提供了便利。

关于本问题的更多回答可点击原文查看：https://developer.aliyun.com/ask/595373

问题二：机器学习PAI的max compute如何收费呢？比较care 费用，这样是不是就只有计算费用？

机器学习PAI的max compute如何收费呢？比较care 费用，这样是不是就只有计算费用？

参考回答：

机器学习PAI的MaxCompute费用主要包括计算费用和存储费用。具体来说：

1. 计算费用：这是MaxCompute服务的主要费用部分，根据您使用的计算资源（如CPU、内存等）和运行时间来计费。MaxCompute支持对SQL、MapReduce、Spark、Mars和MCQA作业按量计费。
2. 存储费用：除了计算费用之外，如果您在MaxCompute中存储数据，还会产生相应的存储费用。存储费用通常根据您的数据量和存储时间来计算。
3. 资源配额费用：在使用PAI进行模型开发时，您可能需要先购买并创建不同类型的MaxCompute资源配额，这部分也可能涉及一定的费用。
4. PAI-DSW费用：如果您使用PAI-DSW进行交互式建模，可能还会有该产品的特定费用。

综上所述，MaxCompute的费用不仅仅包括计算费用，还可能包括存储费用、资源配额费用以及使用特定PAI子产品的费用。为了更准确地了解和控制费用，建议您详细阅读阿里云提供的计费说明和价格描述，以便做出合理的预算规划。

关于本问题的更多回答可点击原文查看：

问题三：机器学习PAI权限怎么添加？

机器学习PAI权限怎么添加？

参考回答：

要添加机器学习PAI的权限，你可以按照以下步骤操作：

1. 登录RAM控制台：使用你的阿里云账号登录RAM控制台。
2. 选择身份管理：在左侧导航栏中，选择“身份管理 > 用户”。
3. 添加权限：在用户页面，找到目标RAM用户，并单击操作列下的“添加权限”。
4. 配置参数：在添加权限面板中，配置所需的参数，例如选择需要添加的角色。
5. 确认添加：完成参数配置后，单击“确定”以完成权限的添加。

此外，你还可以通过PAI首页的左侧导航栏中的“开通和授权 > 角色与权限列表”来查看各角色与权限点的映射关系，以便更好地管理和分配权限。

请注意，具体的操作可能会因PAI平台的版本更新而有所变化，建议在操作前查看最新的官方文档或帮助指南，以获取最准确的操作指导。

关于本问题的更多回答可点击原文查看：https://developer.aliyun.com/ask/595375

问题四：机器学习PAI这个java sdk包如何获取？

机器学习PAI在Java/Go在线引擎中读取和使用FeatureStore在线数据，这个java sdk包如何获取？

参考回答：

在Java中，你可以使用阿里云的机器学习PAI SDK来读取和使用FeatureStore在线数据。首先，你需要在你的项目中引入PAI SDK的依赖。然后，你可以使用FeatureStoreClient类来获取FeatureStore的数据。

以下是一个简单的示例：

import com.aliyun.ml.pai.client.featurestore.FeatureStoreClient;
import com.aliyun.ml.pai.client.featurestore.FeatureGroup;
public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建FeatureStoreClient实例
        FeatureStoreClient featureStoreClient = new FeatureStoreClient("your-project-name", "your-endpoint");
        // 获取FeatureGroup
        FeatureGroup featureGroup = featureStoreClient.getFeatureGroup("your-feature-group");
        // 打印FeatureGroup的所有特征
        for (String feature : featureGroup.getFeatures()) {
            System.out.println(feature);
        }
    }
}

在这个示例中，我们首先创建了一个FeatureStoreClient实例，然后使用这个实例来获取一个FeatureGroup。最后，我们遍历并打印出FeatureGroup中的所有特征。

注意：你需要将"your-project-name"、"your-endpoint"和"your-feature-group"替换为你自己的项目名、Endpoint和特征组名。

关于本问题的更多回答可点击原文查看：https://developer.aliyun.com/ask/595376

问题五：机器学习PAI DLC的数据如何写入到另外一个阿里云主账号的OSS中？

机器学习PAI DLC的数据如何写入到另外一个阿里云主账号的OSS中？

参考回答：

要将阿里云机器学习PAI Data Science Lab (DLC) 中产生的数据写入到另一个阿里云主账号的OSS（对象存储服务）中，你需要执行以下几个关键步骤：

1. 授权访问：

• 在目标OSS账号的所有者处，创建一个RAM角色，并赋予该角色足够的权限以允许源账号访问其OSS资源。
• 将此RAM角色ARN（角色唯一标识符）提供给源账号的PAI服务。

2. 跨账号授权：

• 在源账号的RAM控制台中，添加信任策略，允许源账号内的实体（如用户或角色）扮演目标账号的RAM角色。
• 根据需要，分配适当的策略，使得PAI DLC作业有权通过扮演的角色上传数据到目标OSS。

3. 配置存储信息：

• 在PAI DLC作业的配置阶段，设置输出目录指向目标OSS的Endpoint、Bucket名称和目录路径。
• 使用目标账号提供的访问凭证（Access Key ID 和 Access Key Secret 或STS临时凭证），确保PAI DLC作业能够认证到目标OSS。

4. 数据操作：

• 在PAI DLC的任务脚本中，使用支持OSS接口的库（比如阿里云Python SDK）编写代码，将训练过程中的中间结果或最终模型文件保存到指定的OSS路径中。

总结来说，整个流程涉及跨账号授权、配置正确的OSS存储路径及凭证，并在训练脚本中实现数据的上传逻辑。务必确保所有安全性和权限设置符合阿里云的最佳实践和企业内控要求。

关于本问题的更多回答可点击原文查看：https://developer.aliyun.com/ask/595900