机器学习PAI实时训练的export怎么做的啊？

在机器学习PAI实时训练中，导出模型通常涉及到将训练好的模型保存并转移到其他位置，例如上传到OSS（对象存储服务）等。以下是进行模型导出的一般步骤：

1. 配置模型导出：您需要通过SQL脚本或DataWorks的ODPS SQL节点来执行PAI命令，配置模型导出的相关参数。这些参数包括模型的格式、重命名、是否覆盖以及目标OSS路径等。
2. 执行导出操作：在PAI平台上，根据提供的组件和命令，执行模型导出操作。这通常涉及到指定模型的名称、项目名称以及目标存储路径等信息。
3. 确认模型导出：导出完成后，您可以在指定的OSS路径中查看模型文件，确认模型是否已经成功导出。
4. 部署模型：如果您需要将模型用于实时预测，可以使用机器学习模型在线部署功能，将模型一键部署为Restful API，然后通过HTTP请求的方式进行调用。
5. 测试模型：部署完成后，进行必要的测试，确保模型能够正确响应API请求并返回预测结果。

总之，在进行模型导出和部署的过程中，请确保您有足够的权限访问相关的存储服务和API接口。此外，根据您的具体需求，可能还需要进行额外的配置和优化，以确保模型的性能和稳定性。

导出的话还能叫实现训练么？ 实现训练参数都是实时同步到模型推理服务的 ，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”