机器学习PAI我这个结果是正常的吗？是因为我的训练集太小了，所以导致的?还有看日记每次都需要下载几十

结果是否正常：无法确定结果是否正常，因为您没有提供具体的结果内容或问题的上下文。结果的正常与否取决于您的预期和任务的性质。您可以仔细检查模型的评估指标、验证结果和与实际情况的比较，以确定结果的准确性和合理性。

训练集大小的影响：训练集的大小可以影响机器学习模型的性能和泛化能力。如果训练集过小，模型可能无法充分学习数据的特征和模式，导致结果不理想。增加训练集的大小通常可以改善模型性能，但也要注意避免过拟合的问题。

依赖包下载时间过长：每次都下载依赖包可能会导致不必要的时间消耗。您可以考虑以下几种方法来避免每次重新下载依赖包：

本地缓存：在首次下载依赖包时，将其缓存在本地，并在后续任务执行时从本地缓存加载依赖包，而不是重新下载。这样可以节省下载时间并提高执行效率。
依赖包管理：使用合适的依赖包管理工具，例如pip（Python）、npm（Node.js）或maven（Java），可以更好地管理和控制依赖包的版本和下载行为。确保在每个任务执行之前检查依赖包的版本，并只在需要时下载更新。
定制镜像：如果您使用容器化技术（如Docker），可以创建一个定制的镜像，将依赖包预先安装到镜像中。这样，在每次任务执行时，不需要重新下载依赖包。

每次下载依赖的问题，此回答整理自钉群“机器学习PAI交流群(答疑@值班)”