机器学习PAI的训练模型，预测结果是在一个流程里边，还是可以拆开，分成两个？训练完成，直接预测结果吗

机器学习PAI的模型训练和预测结果生成,可以采用同一流程完成,也可以拆分成两个独立的流程:

同一流程完成:

设置训练Op(如Ftrl训练),读取训练数据进行训练模型

设置预测Op(如Ftrl预测),直接使用训练好的模型做预测输出结果

这种方式模型训练和预测在一个流程内完成。

拆分成两个流程:

训练流程:

设置训练Op读取数据训练模型

持久化保存训练好的模型

预测流程:

初始化读取持久化的已训练模型

设置预测Op读取预测数据,使用已训练模型生成预测结果

这种方式将模型训练和结果预测独立成两个流程。

主要区别在于:

同一流程方式更简单,一次完成训练和预测

拆分流程方式可以实现在训练完成后,与训练流程分离的进行预测任务

一般来说,如果模型训练和预测 taskList是包括在同一个Service中,推荐采用同一流程实现;

如果模型训练和预测需要在不同的Service或环境下完成,可以拆分成两个独立的流程实现。

如果要分成两个的话，把模型保存在一个地方，两个实验，第二个读模型就行
—此回答来自钉群“Alink开源--用户群”