机器学习PAI类似这样的格式，如何config直接配置？

如果用fg，就在fg.json中对这个进行配置，但我建议你直接用个udf，把你需要的所有子特征放在一列种，用';'分割 ，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”

要配置PAI的机器学习任务，可以使用以下格式：

--input_path=<输入路径> --output_path=<输出路径> --feature_conf=<特征配置>

其中，<输入路径>是包含序列特征的文件路径，<输出路径>是训练模型的输出路径，<特征配置>是一个JSON字符串，用于指定特征的配置。

对于您提供的序列特征格式，可以将其转换为以下格式：

{
  "seq_item_id": ["seq_item_id1_val", "seq_item_id2_val"],
  "seq_item_feas1": ["seq_item_feas1_vals11|seq_item_feas1_vals12", "seq_item_feas1_vals21|seq_item_feas1_vals22"]
}

然后，将此JSON字符串作为<特征配置>参数传递给PAI任务。这样，您就可以在不拆分seq_item_id和seq_item_feas1的情况下进行配置了。