机器学习PAI中看easyrec的训练，也没指定entryfile，这是怎么做的啊？-云小二-阿里云

机器学习PAI中看easyrec的训练，也没指定entryfile，这是怎么做的啊？

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在机器学习PAI中，EasyRec的训练过程通常不需要指定entryfile。这是因为EasyRec通常使用数据集中的样本作为输入，并根据这些样本进行训练。以下是EasyRec训练的一般步骤：

1.数据准备：首先，需要准备用于训练的数据集。这个数据集通常包含多个样本，每个样本具有相应的特征和标签。
2.配置训练参数：在开始训练之前，需要配置EasyRec的训练参数。这些参数包括学习率、迭代次数、正则化强度等。
3.训练模型：在配置好参数后，可以开始训练EasyRec模型。训练过程中，EasyRec会自动读取数据集中的样本，并根据这些样本进行学习。
4.模型评估：在训练完成后，可以使用测试数据集对模型进行评估，以了解模型的性能。评估指标通常包括准确率、召回率、F1分数等。
5.模型优化：根据评估结果，可以对模型进行优化，以提高其性能。优化方法可能包括调整超参数、增加模型复杂度等。
6.部署：完成模型优化后，可以将模型部署到生产环境中，以供实际使用。

在整个训练过程中，EasyRec会自动处理数据加载和预处理，而不需要手动指定entryfile。这是因为EasyRec通常使用数据集中的样本作为输入，而不需要额外的entryfile来指定输入数据的格式或结构。

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在阿里云机器学习PAI平台上使用EasyRec进行分布式训练时，通常需要通过PAI命令行或PAI Studio等界面上传配置文件并执行相应的训练脚本。虽然您提到没有明确指出entryFile，但在实际配置任务时，PAI系统依然需要知道哪个Python脚本或命令用于启动训练过程。

在PAI-EasyRec中，训练任务的启动脚本一般是隐含在平台内部实现中的，用户无需直接指定具体的entryFile。当您配置EasyRec的训练作业时，实际上是在提供一系列如数据源、模型结构、训练参数等信息，并通过PAI平台提供的模板或者向导完成任务的配置。

例如，在提交PAI-EasyRec训练任务时，您可能会间接地通过以下方式来定义训练流程：

1. 使用PAI控制台或SDK上传模型配置文件和相关依赖到OSS（阿里云对象存储）。
2. 在PAI的任务配置界面中，选择EasyRec组件，并根据提示填写或选择相应的配置项，如数据集路径（通常是ODPS表）、模型类型、训练参数等。
3. PAI-EasyRec内部已经预设了默认的入口脚本和训练逻辑，会在后台根据您提供的配置自动调用对应的训练模块。

即使您在提交任务时不直接指定entryFile，只要按照PAI-EasyRec的规范正确配置了训练任务的各项参数，系统就能识别出正确的启动入口并开始分布式训练。如果您遇到了具体的问题或需要更详细的配置指导，请提供更多关于您配置训练任务的具体情境或步骤。

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在阿里云机器学习PAI平台中，EasyRec是一个深度学习推荐系统解决方案，其训练过程不一定需要显式指定entry_file（入口文件）。在使用PAI训练EasyRec时，通常我们会通过PAI的Job配置或者可视化界面来配置训练任务，而不是直接指定一个entry_file。

在PAI中训练EasyRec时，主要需要配置如下几个关键要素：

1. 数据源：指定训练数据所在的路径，包括用户行为数据、物品特征数据等。

2. 模型配置：选择或自定义EasyRec的模型结构，如DIN、DIEN、DSSM等，并设置模型相关的超参数。

3. 训练参数：设置训练批次大小、学习率、训练轮数等训练过程中的参数。

4. 输出路径：指定模型训练完成后模型权重文件的输出位置。

在PAI平台上提交EasyRec的训练任务时，实际上是通过PAI的job配置文件或图形化界面提供的模板完成了上述配置，底层框架会根据配置生成相应的训练脚本和任务流程，而无需用户直接指定entry_file。

举个例子，通过PAI控制台创建EasyRec训练任务时，会通过填写表单或上传配置文件的方式来完成上述配置，而这些配置会被PAI后台系统转换为实际运行的训练脚本和任务指令。在这种情况下，entry_file虽然没有被用户直接指定，但实际上是隐含在PAI平台封装的训练流程之中的。

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在PAI中，EasyRec的训练不需要指定entryfile，因为EasyRec通过Blink来构造实时样本和特征，并调用Feature Generation对特征进行加工，然后通过Kafka、DataHub读取实时的样本流进行训练。 实时训练的稳定性比较重要，我们在训练过程中对正负样本比、特征的分布、模型的auc等做实时的监控，当样本和特征的分布变化超过阈值时，报警并停止更新模型。 保存checkpoint时，EasyRec会同步记录当前训练的offsets(多个worker一起训练时，会有多个offset)，当系统发生故障重启时，会从保存的offsets恢复训练。 效果验证 EasyRec在多个用户场景中得到了验证，场景中包括商品推荐、信息流广告、社交媒体、直播、视频推荐等。