问题一：机器学习PAI Pyalink1.6.2总是出题安装，对安装环境有什么要求？
机器学习PAI Pyalink1.6.2总是出题安装，对安装环境有什么要求？Python3.8.5
参考答案：
可以试试这个源 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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https://developer.aliyun.com/ask/602850
问题二：机器学习PAI alink执行批任务，内存不回收。直到taskmanager挂掉怎么办？
机器学习PAI alink执行批任务，执行一次内存占用就升高一些，且不回收。直到taskmanager挂掉怎么办？这个问题发生在从 ClickHouse 读取批数据并经过 ecod处理后写入 Kafka 的过程中。
参考答案：
环境里查一下看看，逻辑上应该是没有内存泄漏，算法很简单
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https://developer.aliyun.com/ask/602846
问题三：机器学习PAI代码每次输出的结果都不一样，有没有类似随机种子的方法可以固定输出？
机器学习PAI代码每次输出的结果都不一样，有没有类似随机种子的方法可以固定输出？
参考答案：
这个没有。 训练有随机性，预测应该是没有的。可以将训练的结果保存，预测load模型。
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问题四：机器学习PAI中VLLM 可以支持模型长度扩展吗？
机器学习PAI中VLLM 可以支持模型长度扩展吗？如NTK-Aware Scaled RoPE
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参考答案：
机器学习PAI中的vLLM支持模型长度扩展。
vLLM（Very Large Language Models）是一个专为大语言模型高速推理设计的框架，它通过PagedAttention算法有效地管理注意力键和值，从而提高实时场景下的语言模型服务的吞吐量与内存使用效率。vLLM的核心优势在于其能够极大地提升实时语言模型服务的性能，同时减少显存的浪费。具体来说，vLLM的特点包括：
- 张量并行支持：vLLM提供了对分布式推理的张量并行支持，这对于模型长度的扩展至关重要，因为它允许更大的模型在有限的硬件资源上运行。
- 内存管理：通过PagedAttention算法，vLLM能够有效地管理注意力机制中的键和值，这对于处理长文本序列非常关键，因为它可以减少显存的使用，并且提高推理效率。
- 兼容性：vLLM支持与OpenAI兼容的API接口，以及多款热门的Huggingface模型架构，这意味着用户可以在不改变模型结构的情况下，享受到vLLM带来的性能提升。
- 易于集成：vLLM可以与HuggingFace的Transformers库无缝集成，这使得用户可以轻松地将现有的模型迁移到vLLM框架下，并利用其高性能推理能力。
- 批处理能力：vLLM还具备对传入请求进行批处理的能力，这进一步提高了其在处理大量请求时的效率。
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问题五：机器学习PAI我想问一下，你们预期的qwen-7B模型，部署eas上加速推理后，RT最好能达到多少？
机器学习PAI中vllm换成默认版本0.3.0，加上两条参数后可以正常调通了。
我想问一下，你们预期的qwen-7B模型，部署eas上加速推理后，RT最好能达到多少？
参考答案：
vllm主要的优势还是吞吐，而且卡型不同请求内容不同，RT时间也不太一样，可以参考下官方给的数据。
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