人工智能平台PAI产品使用合集之机器学习PAI EasyRec训练时,怎么去除没有意义的辅助任务的模型,用于部署

本文涉及的产品
交互式建模 PAI-DSW,5000CU*H 3个月
简介: 阿里云人工智能平台PAI是一个功能强大、易于使用的AI开发平台,旨在降低AI开发门槛,加速创新,助力企业和开发者高效构建、部署和管理人工智能应用。其中包含了一系列相互协同的产品与服务,共同构成一个完整的人工智能开发与应用生态系统。以下是对PAI产品使用合集的概述,涵盖数据处理、模型开发、训练加速、模型部署及管理等多个环节。

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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