想问下机器学习PAI，遇到SaveV3这个op的问题，该怎么解决呢？

你部署Triton的时候的tensorflow.so 需要换成DeepRec的so，此回答整理自钉群“DeepRec用户群”

PAI（Product AI）是阿里云提供的一款机器学习平台，它可以帮助用户方便地进行模型的训练和部署。在使用PAI部署模型时，可能会遇到各种问题，其中就包括SaveV3这个op的问题。

SaveV3是PAI的一个特性，主要用于保存模型训练的结果。如果在部署模型时遇到SaveV3的问题，可以尝试以下方法来解决：

1. 检查模型文件：确保你的模型文件是正确的，并且包含了所有的模型参数。你可以使用PAI的模型查看工具来检查模型文件。

2. 检查环境配置：确保你的环境配置是正确的，包括Python版本、库版本等。你可以使用PAI的环境检查工具来检查环境配置。

3. 检查模型部署脚本：确保你的模型部署脚本是正确的，并且包含了所有的模型部署步骤。你可以使用PAI的模型部署工具来检查模型部署脚本。

当您在部署模型时遇到 "SaveV3" 这个 op 的问题时，可能是由于 Triton Inference Server 不支持某些 TensorFlow 操作，而 SaveV3 就是其中之一。
为了解决这个问题，您可以尝试以下几种解决方案：

• 在保存模型时移除 SaveV3 操作：您可以使用 tf.train.Checkpoint 或其他替代方案来替换 SaveV3 操作，以便在训练过程中保存和恢复模型状态，然后重新保存模型以供部署。
• 使用更早版本的 TensorFlow：由于 Triton Inference Server 可能不支持最新版本的 TensorFlow 中的一些操作，因此您可以考虑使用较早版本的 TensorFlow 来训练模型，然后使用该模型进行部署。
• 更改 Triton Inference Server 配置：您可以尝试更改 Triton Inference Server 的配置文件以支持 SaveV3 操作，但这需要一定的专业知识，并且可能存在潜在的风险。