问题一：机器学习PAI在fg.json中，这个raw_feature的特征，这两个字段的格式写的对吗？
机器学习PAI在fg.json中，这个raw_feature的特征，如果想要让他按照配置进行分桶，我在原来的例子中加了两个字段：boundaries和embedding_dimension，这两个字段的格式写的对吗？你们的例子中都没有写 
参考回答：
fg.json 里面没有这个分桶和 embedding_dimension 的参数。你看的是 EasyRec config 的配置，和 fg.json 不一样
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问题二：机器学习PAI在本地可以进入模型流，服务器上不行，是什么原因哦
在本地可以进入模型流，服务器上不行，是什么原因哦
参考回答：
如果您在本地可以成功进入机器学习 PAI（Platform of AI）的模型流，但在服务器上无法进入，可能有以下几个原因：
- 网络连接：请确保服务器上的网络连接正常，可以访问机器学习 PAI 的服务。检查服务器的网络设置、防火墙配置和代理设置等。
- 访问权限：确保您在服务器上具有正确的访问权限，包括登录账户的权限和对机器学习 PAI 的访问权限。请与管理员或服务器提供商进行沟通，确认您是否有合适的权限。
- URL 访问问题：请确保您在服务器上使用的 URL 是正确的，并且目标地址是服务器可以访问到的。比如，如果使用内部网络访问机器学习 PAI，则需要确保服务器可以正确解析和访问该地址。
- 服务状态：检查机器学习 PAI 服务是否正在运行，并验证它是否在服务器上可用。确保服务没有被停止或出现故障。
- 端口访问：如果机器学习 PAI 使用了特定的端口号，请确保服务器上的网络配置允许通过该端口进行访问。
- 版本兼容性：如果您在服务器上使用的机器学习 PAI 版本和您在本地使用的版本不同，可能会导致不兼容或功能差异。请检查版本兼容性，并确保在服务器上使用的版本与您的代码和模型流是兼容的。
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https://developer.aliyun.com/ask/577672
问题三：机器学习PAI有没有大模型的roadmap？
机器学习PAI有没有大模型的roadmap？
参考回答：
这个在社区暂时没有呢，后面会在 github 上进行更新的
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问题四：机器学习PAI因为不用EAS推理，自己推理，考虑实在不行就换回社区版tf 我记得DLC好像很贵？
机器学习PAI因为不用EAS推理，自己推理，所以这个自定义op的so load起来有些问题。现在考虑实在不行就换回社区版tf 我记得DLC好像很贵？
参考回答：
自定义op基于pai tf的版本编译就能支持上了 pai tf 的镜像在DLC产品页面里有链接
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https://developer.aliyun.com/ask/580784
问题五：机器学习PAI线上序列传入，按照qinfo的方式传入，对序列这种特征，多值该如何分割？
机器学习PAI线上序列传入，按照qinfo的方式传入，对序列这种特征，多值该如何分割。或者说config的配置和qinfo 怎么对应起来？
参考回答：
目前的处理分为两步，一步是"fg"，另一步是EasyRec。针对"fg"，只需要确保结果符合要求即可。针对EasyRec，只需关注EasyRec配置文件的设置。对于序列中的分隔符，可以使用"separator"来指定序列之间的分隔符，并使用"seq_multi_sep"来指定多个值之间的分隔符。这些设置是针对EasyRec中的一个序列特征而言的。您提到的是三个特征，但现在的问题是序列特征中包含多个值。以"click_30d_seq__gds_id"为例，该特征是一个序列特征，序列中包含多个值，例如"1#2#3;4#5#6;7#8#9"。在这个例子中，分号";"是序列分隔符，由"separator"指定，而"#"是多个值之间的分隔符，由"seq_multi_sep"指定。这只是一个示例。至于"fg"，如果您没有修改默认配置，实际输出的序列分隔符应该是分号";"，而多值分隔符和其他多值一样使用一个控制字符（在示例中我用"#"代替）
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