问题一：机器学习PAI特征平台离线存储目前除了maxcompute外，支持其他类型的存储了吗？比如hive表
机器学习PAI特征平台离线存储目前除了maxcompute外，支持其他类型的存储了吗？比如hive表
参考答案：
目前不支持 hive表，离线数据引擎只支持 max compute, 可以使用 dataworks 的数据集成服务从 hive 数据源同步到 max compute 数据源
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问题二：在pai-DSW的notebook中如何使用GPU为深度学习的训练加速？
发现在训练模型的时候GPU的使用率都是0。print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.list_physical_devices('GPU')))，在DSW的notebook中输入这条显示可用GPU数量为0。请问该如何使用GPU加速呢
参考答案：
要使用GPU加速，首先确保你的计算机具有可用的GPU。然后，你需要安装支持GPU的TensorFlow版本。在安装时，可以使用以下命令：
pip install tensorflow-gpu
接下来，你需要在代码中设置TensorFlow使用GPU。可以通过以下方式设置：
import tensorflow as tf # 检查是否有可用的GPU print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.list_physical_devices('GPU'))) # 如果有可用的GPU，设置为使用第一个GPU if len(tf.config.list_physical_devices('GPU')) > 0: tf.config.experimental.set_visible_devices(tf.config.list_physical_devices('GPU'), 'GPU') tf.config.experimental.set_memory_growth(True) else: print("没有可用的GPU，将使用CPU运行")
这段代码会检查是否有可用的GPU，如果有，将其设置为可见设备，并启用内存增长。这样，TensorFlow就会使用GPU进行计算。如果没有可用的GPU，它将使用CPU运行。
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问题三：如何快速搭建一个能够进行视图计算的服务器
搭建流程
参考答案：
要快速搭建一个能够进行视图计算的服务器，通常涉及以下几个主要步骤
步骤1：选购阿里云服务
1. 购买云服务器ECS (Elastic Compute Service)
登录阿里云官网并注册账号。
在管理控制台中选择“产品” -> “弹性计算” -> “云服务器ECS”。
根据你的视图计算需求选择合适的配置，包括CPU、内存、存储、带宽等资源，以及操作系统（如Ubuntu、CentOS等）。
步骤2：配置基础环境
1. 设置安全组规则
确保云服务器上的端口开放，以便接收和发送视频流数据。
步骤3：部署视图计算组件
1. 安装依赖软件
如果需要基于开源框架如OpenCV、FFmpeg等进行视图计算，可以通过阿里云提供的Linux镜像自带的包管理器安装所需软件包。
2. 部署阿里云视图计算服务
阿里云提供了专门的视图计算服务——智能视觉Intelligent Vision，这是一个云端一体化的视频图像处理PaaS服务，可快速实现视频接入、处理、分析等功能。
访问智能视觉产品页面，按照官方文档创建实例并配置相关服务，如视频流接入、实时处理、录像回放、智能分析等。
步骤4：集成云存储服务（如果需要）
1. 配置OSS (Object Storage Service)
视频数据可能需要长期存储或者存档，可以启用阿里云OSS服务作为视频文件的存储空间。
步骤5：配置CDN加速（如果适用）
1. 集成CDN (Content Delivery Network)
对于分发大规模的视频流内容，可以使用阿里云CDN服务来加速内容分发，提升用户观看体验。
步骤6：配置监控与报警
1. 开启云监控服务
使用阿里云的云监控服务，设置资源使用情况、性能指标的监控，并配置报警规则以确保服务器稳定运行。
步骤7：编写与部署应用代码
1. 开发视图计算应用
根据业务需求编写处理视频流的程序或脚本。
2. 部署应用
将编写的程序上传至服务器，并配置为后台服务运行，确保能够持续接收和处理视频流。
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问题四：机器学习PAI引用akdl三方库的flink-ml-framework,请问该库是否支持微软系统？
机器学习PAI引用akdl三方库的flink-ml-framework,请问该库是否支持微软系统？
参考答案：
flink-ml-framework支持微软系统。
Apache Flink ML是一个机器学习库，它提供了一套API和基础架构，用于构建易于使用、高性能、低延迟的机器学习算法库。Flink ML旨在支持流处理和批处理统一的机器学习算法开发，并且设计了面向实时机器学习的API和迭代引擎。由于Apache Flink本身是一个开源的流处理框架，它支持在多种平台上运行，包括Windows系统。因此，作为基于Apache Flink的机器学习库，flink-ml-framework也应该能够在微软系统上运行。
此外，为了确保在特定系统上的兼容性，建议查看官方文档或社区讨论，以获取最新的安装和使用指南。同时，也可以考虑联系库的维护者或社区成员，以获取更具体的支持和帮助。
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问题五：机器学习PAI的alink支持flink1.14.3版本吗？
机器学习PAI的alink支持flink1.14.3版本吗？
参考答案：
这个不支持哦
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