机器学习PAI gl.Graph().node() 有本地直接传odps表的办法吗？
机器学习PAI gl.Graph().node() 有本地直接传odps表的办法吗？
我看这里，不知是否可行
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面对过去，不要迷离；面对未来，不必彷徨；活在今天，你只要把自己完全展示给别人看。
是的，机器学习PAI的gl.Graph().node()方法支持本地直接传ODPS表。你可以使用gl.Graph().node()方法的
data参数来传入ODPS表。
以下是一些可能的步骤：- 创建一个ODPS表。在使用gl.Graph().node()方法之前，你需要创建一个ODPS表。你可以使用ODPS的SQL语句来创建ODPS表。
- 创建一个gl.Graph().node()对象。在创建ODPS表后，你可以创建一个gl.Graph().node()对象。你需要提供正确的gl.Graph().node()对象信息，例如gl.Graph().node()对象的名称、类型、属性等。
- 将ODPS表传入gl.Graph().node()对象。在创建gl.Graph().node()对象后，你可以将ODPS表传入gl.Graph().node()对象。你需要使用gl.Graph().node()对象的
data参数来传入ODPS表。
2023-10-23 13:56:25赞同 展开评论 -
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阿里云机器学习PAI的gl.Graph().node()方法不能直接传递ODPS表。这是因为gl.Graph().node()期望接收一个包含节点特征的DataFrame对象作为参数。然而，ODPS表数据通常较大且复杂，不适合直接在本地环境中处理。
不过，您可以使用RTPInputV2来解决这个问题。RTPInputV2是阿里云机器学习PAI中用于读取实时数据流的组件，它支持从MaxCompute（原ODPS）读取数据。您可以将ODPS表数据通过RTPInputV2读取并转换为DataFrame对象，然后再传递给gl.Graph().node()方法。
2023-10-22 19:01:58赞同 展开评论
人工智能平台 PAI（Platform for AI，原机器学习平台PAI）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。