机器学习PAI中DSSM向量召回模型拆分导出类型有三种（best、final和latest）？-[阿里云_云淘科技]

机器学习PAI中DSSM向量召回模型拆分导出类型有三种（best、final和latest），这个latest是什么含义？latest是不是和final一个含义，有没有特殊用法

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在机器学习的PAI平台中，DSSM向量召回模型拆分导出的三种类型（best、final和latest）的含义如下：

1.Best：这是指最佳模型，即在训练过程中表现最好的模型。
2.Final：这是指最终模型，即在训练过程中最后确定的模型。
3.Latest：这是指最新模型，即在训练过程中最新保存的模型。
关于latest和final是否相同，一般来说，final和best模型都是在训练结束后根据一定的评估指标选择的，而latest模型则是在训练过程中最新保存的模型，可能并不是最优的模型，但包含最新的训练信息。

具体来说，如果训练过程中有新的改进或者数据更新，latest模型可能是这些更改之后的最新模型。在一些情况下，latest模型可能被用作后续实验或分析的起点，因为它包含了最新的训练信息。

因此，latest和final在某些情况下可能会有不同的用途。具体使用哪种类型要根据实际需求和情况而定。

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在阿里云机器学习PAI平台上，针对模型的保存与加载，不同的模型版本通常有几种类型的标记，如best、final和latest：

1. best：通常是指在验证集上取得最佳性能的模型权重文件。在训练过程中，每当验证指标改善时，模型都会被保存为“best”模型。

2. final：通常是指训练流程结束时最后保存的模型，不论其验证性能是否最优。这意味着无论训练是否提前停止或是达到预定的最大迭代次数，final模型都是训练流程最后一个时刻的状态。

3. latest：这个词一般指的是最新保存的模型，它不一定是性能最好的，也不一定是训练过程的最终状态。但在实际应用中，latest可能指代的是最后一次更新或者保存时的模型版本，它反映了模型训练到目前为止的最新进展。

在PAI环境中，latest模型可能意味着你在训练过程中周期性保存的最新模型权重，这对于需要监控模型训练过程、调试或者是增量训练等场景特别有用，因为它总是反映着训练流程最新的那次迭代结果。不过，具体到PAI中DSSM向量召回模型的latest版本的确切含义，还需要参考阿里云PAI官方文档或具体项目中的设定来理解。在某些情况下，latest和final可能在特定上下文中具有相同的含义，特别是在没有额外保存步骤的情况下，final即为整个训练过程结束时的latest模型。但如果存在动态保存或者持续训练的场景，两者则有所区别。

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在机器学习PAI中，DSSM向量召回模型拆分导出类型有三种：best、final和latest。其中，best和final的含义比较明确，分别表示最优模型和最终模型。而latest则表示最新的模型。
一般来说，latest类型的导出是在训练过程中，每个迭代步骤都会导出一次模型，这样可以帮助用户了解模型在训练过程中的变化情况。而best和final类型的导出则是在训练结束后，根据一定的评估标准选择最优模型进行导出。
所以，latest并不和final有相同的含义，它表示的是训练过程中最新的模型。在实际使用中，用户可以根据需要选择导出类型。

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latest就是训练的时候带evaluator的话，每次评估完都会导出一个latest的ckpt的，一般默认keep最新的5个。但是很少用，导出训练时的checkpoint意义不大。 ，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”