机器学习PAI中如果用udf,只上传一个protoc安装包，和proto 产出的pb文件就可以吗？

在机器学习PAI中，使用UDF（用户自定义函数）时，需要上传protoc安装包和proto产出的pb文件。此外，还需要上传proto依赖的其他proto文件。

首先，需要将protoc安装包上传到PAI集群中。然后，使用protoc编译器将.proto文件编译成对应的.pb文件。最后，将生成的.pb文件以及proto文件一起上传到PAI集群中。

需要注意的是，如果proto文件中使用了其他proto文件作为依赖，那么也需要将这些依赖的proto文件一起上传到PAI集群中。这样，PAI才能正确地解析和使用这些依赖的proto文件。

在机器学习PAI中使用UDF（用户自定义函数）时，通常需要上传protoc安装包和由proto文件生成的pb文件。这些文件用于定义和实现UDF函数。此外，可能还需要上传其他依赖项，这取决于UDF函数的具体需求。

对于proto文件中声明的依赖项，不需要逐个上传。当使用protoc编译器将.proto文件编译成pb文件时，protoc会自动处理这些依赖关系并下载所需的库文件。因此，只需要确保环境可以访问到这些依赖项即可。

请注意，上述信息是基于一般的机器学习PAI平台的使用情况。具体的平台可能会有不同的要求和操作流程。

mc上没有的肯定要自己传 ，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”

在PAI中，如果你想使用UDF（用户自定义函数），你确实需要上传protoc安装包和由proto文件生成的pb文件。除此之外，还需要以下步骤：

1、确保你已经按照protoc的安装步骤正确地安装了protoc编译器。
2、使用protoc编译器将.proto文件编译成目标编程语言的代码。例如，如果你想生成Python代码，你需要使用protoc的Python插件。
3、将生成的代码上传到PAI中。
4、在PAI中创建一个UDF任务，并指定你的自定义函数作为该任务的一部分。
5、配置UDF任务以使用你的自定义函数，并确保所有必要的参数和依赖项都已正确设置。
通过完成这些步骤，你应该能够在PAI中使用UDF进行机器学习任务。