机器学习PAI这个运行后，模型是保存在哪里？[阿里云机器学习PAI] 暂停朗读为您朗读

在机器学习 PAI 中，训练后的模型可以保存在不同的位置，具体取决于你在代码中指定的保存路径或配置。

通常情况下，你可以通过以下方式确定模型保存的位置：

1. 目录配置：在你的代码中，可能会指定一个保存模型的目录路径。例如，使用 TensorFlow 时，你可以使用 tf.train.Saver 来保存模型，其中你需要提供一个目录路径作为保存位置。

2. 输出路径：在机器学习 PAI 的作业配置或命令行参数中，你可能需要指定一个输出路径，该路径将用于保存训练后的模型文件。这个输出路径可以是本地文件系统、分布式文件系统（如 HDFS）或云存储服务（如 OSS、S3 等）。

当你的训练作业完成后，你可以检查指定的路径，以查看模型是否成功保存。通常，你会在指定的目录下找到与模型相关的文件或文件夹，这些文件可能包括模型权重、配置文件、优化器状态等。

如果你是在训练作业期间使用了机器学习 PAI 提供的特定功能（如模型检查点、模型版本等），那么训练后的模型可能会根据相应功能的配置进行保存。

总之，确切的模型保存位置取决于你在代码中指定的路径和配置。请确保在代码中设置了正确的保存路径，并在训练作业完成后查看指定的位置以找到保存的模型文件。