机器学习PAI中EasyRec的代码风格有什么要求吗？

在机器学习PAI中使用EasyRec时，代码风格和配置要求主要体现在以下几个方面：

1. 配置文件的规范性

EasyRec依赖于配置文件来定义模型结构、特征工程、训练参数等内容。配置文件需要遵循严格的格式和字段要求： - DataConfig配置：用于定义输入数据的字段映射关系，确保每列数据与input_fields中的字段一一对应，并且字段顺序一致。 - 示例： yaml input_fields: { input_name: "label" input_type: FLOAT default_val: "" } - 重要提醒：input_type字段需根据实际数据类型设置，默认值为STRING。如果数据为空，需通过default_val指定默认填充值。

• FeatureConfig配置：用于定义特征处理逻辑，包括离散化、归一化等操作。特征信息表（如统计特征出现次数或分桶值）需提前生成并上传至OSS。

2. 代码实现的模块化

EasyRec推荐使用模块化的方式组织代码，便于维护和扩展： - 特征工程模块（Feature Generator）：采用与淘宝沉淀的特征工程方案一致的实现方式，保证离线和在线特征处理的一致性。 - 模型加载模块（TFModel）：支持加载EasyRec导出的Saved_Model，并通过Blade工具对CPU和GPU上的推理性能进行优化。

3. Python脚本的编写要求

在使用自定义Python脚本时，需注意以下几点： - 入口文件：执行脚本时需指定入口文件，例如add_feature_info_to_config.py，并通过cmd参数设置为custom。 - 参数传递：关键参数需通过extra_params传递，包括临时文件路径、输出路径和特征信息表路径。示例：

extra_params = "--template_config_path=oss://examplebucket/template.config --output_config_path=oss://examplebucket/output.config --config_table=dssm_recall_30d_config_v1"

4. 代码版本兼容性

• TensorFlow版本：EasyRec组件在Designer中最高支持TensorFlow 1.15。如果需要更高版本（如TensorFlow 2.x），建议使用自定义Python脚本组件，并选择合适的镜像环境。
• 算法源代码包：如果需要自定义EasyRec算法，需生成EasyRec的tar包并上传至OSS，同时在配置中指定其全路径。

5. 代码调试与部署

• 调试阶段：建议使用Python SDK进行服务调用，但仅限于调试场景，因为Python性能较差，不适用于生产环境。
• 生产环境：推荐使用Java SDK调用服务，以确保高性能和稳定性。

6. 其他注意事项

• OSS路径规范：所有配置文件、模型文件和数据文件均需存储在OSS中，路径需完整且准确。创建Bucket时不要开通版本控制，否则可能导致同名文件无法覆盖。
• 增量更新支持：EasyRec支持特征缓存的增量更新，适用于实时特征更新场景。

综上所述，EasyRec的代码风格要求严格遵循配置文件规范、模块化设计原则以及版本兼容性要求。在实际开发中，需特别注意OSS路径的正确性和特征工程的一致性，以确保模型训练和推理的高效性与准确性。