在机器学习PAI里multiWorker配置是只需要指定下面两个就可以吗？

在阿里云机器学习PAI中，如果要使用 multiworker 模式进行分布式训练，需要在作业中进行相关配置。除 GPU 和 num_gpus_per_worker 外，还需要考虑以下几点：

1. 配置模式：需要指定 multiworker 模式进行分布式训练，例如使用 TensorFlow 的 tf.distribute.Strategy 或 PyTorch 的 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 等。
2. 计算节点数：需要设置计算节点数量，这取决于分布式训练的架构方式。
3. 计算节点规格：需要设置计算节点的规格，即其计算资源、内存、网络等的配额，以最佳支持多节点分布式训练。
4. 网络和通信：需要考虑多节点间的网络通信和数据传输问题，以确保分布式训练的有效性和性能。
5. 模型同步方式：需要考虑本地和全局模型同步方式，以确保多节点训练的一致性和结果正确性。

在进行阿里云机器学习PAI的 multiworker 配置时，不仅需要指定 GPU 和 num_gpus_per_worker，还需要考虑以上相关因素进行配置。可以参考阿里云 PAI 官方文档，根据自己的具体需求进行作业配置。

机器学习PAI的分布式训练支持的参数比较丰富，除了 num_gpus_per_worker 之外，还有许多其他的参数需要进行配置。

下面是一些比较常用的参数：

• worker_num：定义使用多少个 worker 节点，需要设置为大于 1 的整数；
• current_rank：定义当前 worker 的 rank，必须从 0 开始连续编号。例如，在 4 个 worker 的情况下，current_rank 可以取到 0、1、2、3。在代码中，可以使用os.getenv(TF_CONFIG)['task']['index']获取当前 rank；
• num_ps_pods：定义使用多少个 ps 节点，需要设置为大于 0 的整数，当设置为 0 表示不使用 ps 节点；
• checkpoint_step：定义每隔多少步进行一次模型的保存；
• export_dir：定义模型保存的路径。

其中，num_gpus_per_worker 是指定每个 worker 使用多少个 GPU，如果是单机多卡训练可以设置为相应的数字，如果是分布式训练，需要根据集群的 GPU 数量进行调整。

总之，在进行分布式训练时，需要详细了解每个参数的作用及设置方法，以确保训练能够正常进行。

在机器学习平台PAI中，通过multiWorker配置实现多节点训练时，除了指定GPU和num_gpus_per_worker外，还需要进行其他一些配置。

其中，需要设置的关键参数包括：

worker_num：指定工作节点的数量。

worker_gpu_memory_limit：指定每个工作节点可用的GPU内存的大小。

ps_num：指定参数服务器节点的数量。

ps_gpu_memory_limit：指定每个参数服务器节点可用的GPU内存的大小。

script: 指定训练脚本路径。

conda_file: 指定Python环境依赖文件的路径。

pip_requirements_file: 指定Python库依赖文件的路径。

data_dir: 指定数据集路径。

您可以根据自己的实际情况来配置这些参数。同时，在使用多节点训练时，还需要确保网络连接正常，所有节点上的Python环境和库都是一致的，并且各个节点上的设备驱动程序和CUDA版本也要保持一致。

num_gpus_per_worker默认是1，也可以不用指定。此回答整理自钉群：“【EasyRec】推荐算法交流群”