JSON部署参数配置指南
在EAS中，可以通过一个JSON格式的配置文件来定义和部署在线服务。当准备好JSON配置文件后，便可通过EAS控制台、EASCMD客户端或SDK等多种方式完成服务部署。
机器学习PAI的 特征转换的处理，我理解是fg.json,，是怎么传到线上推理的呢？
机器学习PAI的 特征转换的处理，我理解是fg.json,，是怎么传到线上推理的呢？ 从文档里面看，特征视图可以定义“需要进行哪些预处理或转换操作”，我理解这个是不是就是fg.json里的内容，但是在特征视图里好像没看到这个配置啊
机器学习PAI这个 fg.json是必须的吗？
机器学习PAI这个 fg.json是必须的吗？模型在训练的时候只使用了类似这种简单的hash 分桶，看官方文档给的例子中，也没有指定fg.json文件的
机器学习PAI这种embedding特征的加入模型，写样本的时候json文件是怎么写吗？
机器学习PAI这种embedding特征的加入模型，写样本的时候json文件是怎么写吗？我现在这种写法{"expression": "user:open_emb", "feature_name": "open_emb", "feature_type": "raw_feature", "value_type": "String", "group": "user"},features中就只有embe....
机器学习PAI在fg.json中，这个raw_feature的特征，这两个字段的格式写的对吗？
机器学习PAI在fg.json中，这个raw_feature的特征，如果想要让他按照配置进行分桶，我在原来的例子中加了两个字段：boundaries和embedding_dimension，这两个字段的格式写的对吗？你们的例子中都没有写
机器学习PAI是只支持部署model.json文件吗？
机器学习PAI是只支持部署model.json文件吗？这边部署失败了 Traceback (most recent call last):[2023-11-02 13:31:53] File "xgboost.py", line 74, in [2023-11-02 13:31:53] runner.run()[2023-11-02 13:31:53] File "/home...
顺便请教一下机器学习PAI，这个生成样本的json是怎么写吗？
顺便请教一下机器学习PAI，这个生成样本的json是怎么写吗？就是加上这个样本权重，json改怎么写，这么写可行吗？
请问机器学习PAI配置了model.config后，再配置fg.json，后者会完全覆盖掉前者的？
问题1：请问机器学习PAI配置了model.config后，再配置fg.json，后者会完全覆盖掉前者的feature_configs吗？ 我看load fg.json后有这样两行代码：pipeline_config.data_config.ClearField('input_fields')pipeline_config.ClearField('feature_configs')问题2：这样做....
我问个机器学习PAI设计上的问题，已经存在了fg.json，为什么config里还需要把？
问题1：我问个机器学习PAI设计上的问题，已经存在了fg.json，为什么config里还需要把features挨个再写一遍，不可以在直接fg.json，在model_cofig直接配置吗？config的features例如这个这个是fg.json的配置问题2：input_fields 也可以不写吗？
机器学习PAI easyrec模型输入是json，该怎么配置？
问题1：机器学习PAI easyrec模型输入是json，该怎么配置？问题2：数据是maxcompute表，表结构是多个字段组成，已经跑通。现在把多字段拼成json，我该怎么去优化
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