问题一：机器学习PAI尝试编译一个cpu版本的时候用了如下文档的过程？
"机器学习PAI尝试编译一个cpu版本的时候用了如下文档的过程，但是安装上的docker里似乎是个python3.6 且scripts工程下requirements 也装不上，如果想编译一个cpu版本的话参考哪个好一些呢？ 
参考答案：
在机器学习PAI中编译一个CPU版本的PyTorch时，确实可能会遇到一些问题。首先，您需要确保您的Docker容器中安装了正确版本的Python和PyTorch。以下是一些建议的步骤：
- 确认您的Docker容器中的Python版本。如果它是Python 3.6，那么您需要确保安装了与该版本兼容的PyTorch版本。
- 检查您的环境变量，确保它们设置正确，并且与您的PyTorch版本兼容。
- 如果您在Windows系统下使用pip进行安装，确保选择了正确的安装选项，例如选择CPU版本（CUDA：None）。
- 进入您想要配置的虚拟环境，并激活它。例如，如果您的cpu版本的PyTorch安装在base环境中，您可以使用命令
activate base来激活它。 - 为了加快下载速度，您可以添加清华镜像源。例如，使用
conda config --add channels命令。 - 参考PyTorch官方文档或相关社区论坛，了解如何为特定的Python版本和操作系统编译PyTorch。
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问题二：机器学习PAI中DSSM向量召回模型拆分导出类型有三种（best、final和latest）？
机器学习PAI中DSSM向量召回模型拆分导出类型有三种（best、final和latest），这个latest是什么含义？
参考答案：
latest就是训练的时候带evaluator的话，每次评估完都会导出一个latest的ckpt的，一般默认keep最新的5个。但是很少用，导出训练时的checkpoint意义不大。
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问题三：机器学习PAI是否支持多个？
"机器学习PAI是否支持多个？
seq_att_map: {
key: ""item""
key: ""item_brand""
key: ""item_category""
hist_seq: ""item_list""
hist_seq: ""item_brand_list""
hist_seq: ""item_categorylist""
}比如在这个里面，我把item_brand_list做成aux_hist_seq
类似
seq_att_map: {
key: ""item""
hist_seq: ""item_list""
aux_hist_seq: ""item_brand_list"",""item_categorylist"" (是否支持多个？)
}"
参考答案：
可以先看一下文档：https://easyrec.readthedocs.io/en/latest/feature/feature.html#sequencefeature ，
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问题四：机器学习PAI把物品序列和物品side info序列放在一个group里面 和 拆成3个group？
"机器学习PAI像这种我把物品序列和物品side info序列放在一个group里面 和 拆成3个group在算法上有什么区别吗？seq_att_map: {
key: ""item""
key: ""item_brand""
key: ""item_category""
hist_seq: ""item_list""
hist_seq: ""item_brand_list""
hist_seq: ""item_categorylist""
}"
参考答案：
如果你把序列特征放在单独的feature group里，那么这些特征可以指定不同的encoding方法，并且插拔到模型的任务位置；相反如果你和其他特征放在一起，只能使用DIN那种encoding的方式，并且只能拼接在embedding layer ，
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问题五：机器学习PAI并不会因为写在一个group里面而有额外的交叉？
"机器学习PAI如果都是使用din的方式，这种写法和分开写没什么差别。并不会因为写在一个group里面而有额外的交叉？seq_att_map: {
key: ""item""
key: ""item_brand""
key: ""item_category""
hist_seq: ""item_list""
hist_seq: ""item_brand_list""
hist_seq: ""item_categorylist""
}"
参考答案：
是的
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