阿里云国际站代理商：如何通过PAI平台训练个性化推荐模型？

本文由阿里云代理商【聚搜云】撰写

简介：TG@luotuoemo

步骤一：准备工作

登录PAI平台：
- 登录阿里云PAI控制台。
- 在左侧导航栏选择"工作空间列表"，进入对应的工作空间。
创建工作流：
- 在PAI控制台中，选择"数据开发"页面。
- 创建一个新的业务流程，用于后续的数据处理和模型训练。

步骤二：数据准备

数据存储：
- 将训练数据存储在MaxCompute表中，或者以CSV文件格式存储在OSS中。
- 确保数据字段顺序与配置文件中的input_fields一致。
数据预处理：
- 使用PAI Designer进行数据预处理，例如分割训练数据和评估数据、Shuffle数据、分箱处理等。
- 示例工作流包括读取数据、分割训练和评估数据、Shuffle、分箱处理、写入训练和评估表。

步骤三：模型训练

配置训练命令：

在DataWorks的MaxCompute SQL节点中，执行PAI命令进行模型训练。

示例命令如下：

sql复制

python 复制代码

PAI -project algo_public -name easy_rec_ext
      -Darn="acs:ram::XXXXX:role/AliyunODPSPAIDefaultRole"
      -Dbuckets="oss://examplebucket/xxx/"
      -Dcluster="{"ps":{"count":2,"cpu":1000,"memory":40000},"worker":{"count":8,"cpu":1000,"memory":40000}}"
      -Dcmd="train"
      -Dconfig="oss://examplebucket/xxx/multitower.config"
      -DossHost="oss-cn-region_name-internal.aliyuncs.com"
      -Dtrain_tables="odps://pai_online_project/tables/easyrec_demo_taobao_train_data"
      -Deval_tables="odps://pai_online_project/tables/easyrec_demo_taobao_test_data"
      -Dmodel_dir="oss://examplebucket/xxx/"
      -Dwith_evaluator=1;

参数说明：
- project：默认为algo_public。
- arn：通过PAI控制台获取的RAM角色。
- buckets：指定OSS存储路径。
- config：模型配置文件路径。
- train_tables和eval_tables：训练和评估数据表。

开始训练：
- 执行上述命令后，模型训练将在PAI平台上启动。

步骤四：模型部署

导出模型：
- 训练完成后，模型将自动导出到model_dir路径下的/export/final/目录。

编写服务描述文件：

创建一个JSON文件，描述模型服务的相关信息。

示例命令：

bash复制

javascript 复制代码

ymd=$1
cat << EOF > echo.json
{
  "cloud": {
    "computing": {
      "instance_type": "ecs.c7.large"
    }
  },
  "metadata": {
    "instance": 1,
    "name": "model_name"
  },
  "model_path": "your_model_path",
  "processor": "tensorflow_cpu_1.12",
}
EOF

部署模型：

使用eascmd工具部署模型。

示例命令：

bash复制

xml 复制代码

/home/admin/usertools/tools/eascmd -i <yourAccessId> -k <yourAccessKey> -e <OSS Endpoint> create <echo.json>

步骤五：配置任务例行化（可选）

设置例行化任务：
- 在DataWorks中配置业务流程，实现模型的周期性训练和部署。
- 配置节点的调度依赖关系，确保任务按顺序执行。