什么是EasyRec模型预测_人工智能平台 PAI(PAI)-阿里云帮助中心

该组件实现EasyRec离线预测（predict）功能。

前提条件

可视化配置参数

输入桩

输入桩（从左到右）	建议上游组件	对应PAI命令参数	是否必选
输入模型	数据类型：OSS存储的模型支持的组件：模型训练	saved_model_dir	是
输入表	数据类型：MaxCompute表支持的组件：SQL脚本、读数据表	input_table	是

组件参数

页签	参数	是否必选	描述	对应PAI命令参数	默认值
参数设置	输入选择列	否	从输入表选择特征列给到预测模型，不能与排除列同时使用。	selected_cols	无
	排除列	否	预测模型不需要使用的输入列，不能和输入选择列同时使用。	excluded_cols	无
	输出保留列	否	在预测结果表中原样输出的列。	reserved_cols	无
	预测详情输出列	否	选择预测模型的输出到MaxCompute表的映射，详情请参见EasyRec离线预测。	output_cols	默认为probs double
	miniBatch的大小	否	minibatch的大小，表示一个批次中包含的最少样本数量。	batch_size	1024
	指定算法版本	是	选中高级选项，支持配置该参数。支持自定义EasyRec的执行版本。首先参考EasyRec版本更新生成一个EasyRec的TAR包。上传对应版本的TAR包到OSS Bucket路径，具体操作，请参见控制台上传文件。在该参数中选中已上传的TAR包。	script	无
执行调优	Worker数量	否	Worker的数量。	会拼装成cluster参数	1
	Worker CPU用量	否	Worker申请的CPU数量，取值1表示一个CPU核。		6
	Worker Memory用量	否	Worker申请的内存，单位为MB，取值100表示100 MB。		30000
	Worker GPU卡数	否	在EasyRec训练中，一般不需要使用GPU。		0

输出桩

输出桩（从左到右）	数据类型	对应PAI命令参数
输出表	MaxCompute表	output_table

PAI命令及说明

PAI -project algo_public -name easy_rec_ext 
    -Darn="acs:ram::xxx:role/aliyunodpspaidefaultrole" 
    -Dbatch_size="1024" 
    -Dbuckets="oss://rec_sln_demo/" 
    -Dcluster="{\"worker\": {\"count\": 1, \"cpu\": 600, \"gpu\": 0, \"memory\": 30000}}" 
    -Dcmd="predict" 
    -Dinput_table="odps://pai_hangzhou/tables/pai_temp_flow_inpwi02on49ooub78p_node_dn3y3lvucm862jr71n_outputTable" 
    -Dlifecycle="28" 
    -DossHost="oss-cn-hangzhou-internal.aliyuncs.com" 
    -Doutput_cols="item_emb string" 
    -Doutput_table="odps://pai_hangzhou/tables/pai_temp_flow_da1nuzwmbdfyw5kajy_node_5jgko0vlrjiwawp6y8_outputTable" 
    -Dreserved_cols="item_id" 
    -Dsaved_model_dir="oss://rec_sln_demo/EasyRec/deploy/rec_sln_demo_dssm_recall_v1/20230425/export/final/item" 
    -Dscript="oss://rec_sln_demo/easy_rec_ext_0.6.1_res.tar.gz";

参数名称	是否必选	描述
saved_model_dir	是	导出的模型目录。
input_table	是	输入表。
output_table	否	输出表，不需要提前创建，会自动创建。
reserved_cols	否	需要复制到output_table的列，多列之间使用半角逗号（,）分隔。
output_cols	否	指定输出表里面的列名和类型，多列之间使用半角逗号（,）分隔。
batch_size	否	minibatch的大小。
arn	是	指定授权资源，您可以登录PAI控制台，在开通和授权>全部云产品依赖页面的Designer区域，单击操作列下的查看授权信息，获取arn。
buckets	是	模型文件所在的Bucket和保存模型的Bucket目录，如果有多个Bucket，使用半角逗号（,）分隔，例如：`oss://xxxx/,oss://xxxx/`。
ossHost	是	OSS各地域Endpoint。如何获取Endpoint，请参见访问域名和数据中心。
script	否	指定EasyRec Tar包所在的OSS Bucket路径，如何配置EasyRec Tar包，请参见EasyRec版本更新。

使用示例

创建如下工作流。 d97c947a2a84a25c45582ba08920423c..png

区域	描述
①②③	如何配置组件参数，请参见模型训练的使用示例。
④	模型预测的左侧输入桩接入到模型训练组件的下游，右侧输入桩接入到读数据表-2组件的下游，排除列选择clk ，输出保留列选择user_id 、pid。

工作流运行结束后，右键单击模型预测组件，在快捷菜单，单击查看数据>输出表。
输出结果列含义说明，详情请参见离线预测。

更完整的使用方式请参考推荐算法定制-向量召回节点13_rec_sln_demo_dssm_recall_item_embedding_v1和节点14_rec_sln_demo_dssm_recall_user_embedding_v1。