问题一：机器学习PAI EasyRec训练时，如何导出直接去除这些没有意义的辅助任务的模型，用于部署？
机器学习PAI EasyRec训练时，多个辅助任务提高训练效果。如何导出直接去除这些没有意义的辅助任务的模型，用于部署？有简便方式吗？
参考答案：
可以使用PLE（Progressive Layered Extraction）来导出直接去除没有意义的辅助任务的模型，用于部署。PLE是一种解决多任务学习中跷跷板现象的方法，可以提升一部分任务的效果而不影响其他任务。通过逐层提取的方式，PLE可以得到一个只包含有意义任务的模型。具体的配置说明可以参考PLE的配置说明文档。使用PLE可以简化导出模型的过程，提高部署的效率。
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问题二：机器学习PAI EasyRec Processor 这个是没有开源的是吧？
机器学习PAI EasyRec Processor 这个是没有开源的是吧？
参考答案：
是的，PAI EasyRec Processor 并没有开源。不过，PAI EasyRec 是一个开源的推荐模型自动化工作流，可以帮助用户快速、高效地构建推荐模型。PAI EasyRec 提供了一套完整的推荐模型开发流程，包括数据准备、特征工程、模型训练和模型评估，并且提供了丰富的模型算法和预训练模型。
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问题三：想问下机器学习PAI，这里有2.8吗？
想问下机器学习PAI，datascience-registry.cn-beijing.cr.aliyuncs.com/tensorflow/tensorflow:2.10.0
这里有2.8吗？
想构建一个其他tf版本的镜像
参考答案：
https://help.aliyun.com/zh/pai/user-guide/public-images
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问题四：机器学习PAI用easyrec组件化实现模型，加载下来用相同的样本输入多次，是有什么随机过程吗？
请教下机器学习PAI用easyrec组件化实现模型，加载下来用相同的样本输入多次，得到不同的输出，但是差距不大，是有什么随机过程吗？内置模型没发现相同问题，用组件化搭了一个模型出来，训练好了然后加载出来，用同一条样本去测试，多次打分的结果不一致，千分位万分位的差异，就是没法用一条样本复现相同的打分
参考答案：
我理解影响应该不大
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问题五：机器学习PAI 是放在holo里面好还是放在redis里面好吗？
机器学习PAI i2c这种lookup feature交叉特征从线上性能的角度 是放在holo里面好还是放在redis里面好吗？
参考答案：
用fg在线交叉比较好
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