问题一：咨询下机器学习PAI，ckpt中的varible 只有一个part-0 正常吗？
咨询下机器学习PAI，训练模型使用了5个ps，ckpt中的varible 只有一个part-0 正常吗？另外，使用estimator定义模型，训练指标正常；训练结束后，调用evaluate 进行单机ckpt load(restore 方法)，测试集的指标低很多包含ev的ckpt 调用restore 方法，有问题吗？ 
参考回答：
如果你partitioner使用的是min_max，这种情况是可能存在的；目前情况来看ev只有一个分片，如果这个evaluate和train的结果不一致，建议你可以拿几条样本对比一下 。
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https://developer.aliyun.com/ask/580095
问题二：在学习机器学习PAIeasyrec ，想问下每个block的所有可选配置和对应的含义有文档可查吗？
在学习机器学习PAIeasyrec ，想问下每个block的所有可选配置和对应的含义有文档可查吗？ 
例如此处wide_output_dim没有解释具体是什么意思（虽然也能猜到是什么意思）
参考回答：
wide部分输出一维数据
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问题三：有不用部署，直接调机器学习PAI的方式吗？
有不用部署，直接调机器学习PAI的方式吗？
参考回答：
灵积模型可以试试，俺觉得好用[ https://dashscope.console.aliyun.com/ ]
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https://developer.aliyun.com/ask/579638
问题四：想知道一下PAI是在配置哪里的时候配置的user和item节点?
想知道一下PAI是在配置哪里的时候配置的user和item节点?
参考回答：
调度是实际上线运行了需要调度。你目前如果只是根据文档跑结果，暂时不需要调度，可以忽略调度这一块先把别的走通。
等你真正有了线上的 user 表，item 表，那个时间就需要调度了。
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问题五：想问一下机器学习PAI，BladeDISC和IREE有啥区别？
想问一下机器学习PAI，BladeDISC和IREE有啥区别？两者谁支持NVIDIA GPU更好
参考回答：
楼主你好，看了你的描述，机器学习PAI、阿里云BladeDISC和IREE是三个不同的机器学习相关产品，它们有以下区别：
- 机器学习PAI（Platform of AI）：机器学习PAI是阿里云提供的一种全面的机器学习平台，它提供了各种机器学习算法和工具，包括数据预处理、模型训练和评估等功能，机器学习PAI主要用于构建和部署机器学习模型。
- 阿里云BladeDISC：BladeDISC是阿里云推出的一种高性能分布式训练服务，它基于分布式深度学习平台PAI-DL（Platform of AI for Deep Learning）开发，BladeDISC提供了分布式训练的能力，可以加速深度学习模型的训练过程，特别适用于大规模数据和复杂模型的训练任务。
- IREE（Integrated Runtime for Edge Execution）：IREE是谷歌开源的一个用于优化和执行深度学习模型的项目。它旨在提供高性能、低功耗的边缘设备上的模型推理能力，IREE支持多种硬件加速器，包括NVIDIA GPU、ARM Mali GPU等。
就NVIDIA GPU的支持而言，阿里云的BladeDISC和IREE都提供对NVIDIA GPU的支持。
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