是不是说机器学习PAI切片的问题可能是这个参数没有调大呢？

mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize 这个要调小。此回答整理自钉群“Alink开源--用户群”

阿里云机器学习PAI中的数据切片是指对数据进行分块处理，便于分布式计算和加速模型训练。在使用PAI进行模型训练时，数据切片的大小可以通过参数进行调整。

一般来说，如果切片的大小过小，可能会导致每个切片上的计算任务过轻，无法充分利用硬件资源，从而影响训练效率；而如果切片的大小过大，可能会导致每个切片上的计算任务过重，容易出现内存不足等问题，也会影响训练效率。

因此，为了获得更好的训练效果，需要根据数据集的大小、硬件环境等因素来调整数据切片的大小。通常来说，可以先根据数据集的大小设置一个较大的切片大小，然后根据实际情况进行适当调整，找到一个既能保证性能又能保证准确性的切片大小。

数据切片大小并不是唯一影响性能的因素，还有诸如计算节点数量、硬件性能、算法复杂度等因素都会对训练效率产生影响。因此，在进行模型训练时，需要综合考虑各种因素，选择最合适的参数组合和硬件环境，以获得最佳的训练效果。

是的，机器学习PAI切片的问题可能与mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize参数调整有关。默认情况下，Hadoop使用FileInputFormat来将文件切分成多个块，这些块可以在多个节点上并行处理，从而提高处理效率。切分的块大小由mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize参数决定。如果该参数设置得太小，则会导致切片过多，从而降低处理效率。

在机器学习PAI中，如果数据量较大，需要对输入文件进行切片，以便在多个节点上并行处理。如果切片过多，则会增加任务启动和数据传输的开销，从而降低处理效率。因此，可以通过增大mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize参数的值，来减少切片数量，提高处理效率。

需要注意的是，mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize参数的值应该根据数据量和节点数量来进行调整，通常建议将其设置为数据块大小的2-4倍。同时，还可以通过调整mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize参数的值来限制切片的最大大小，以避免出现切片过大的情况。