`Pipeline` モデルをロードした際、学習時とは異なるバージョンのSpark環境である場合、発生しうる主な問題はどれか。

Spark MLlibのモデル永続化形式はバージョン間で完全な互換性が保証されているわけではなく、特にメジャーバージョンアップまたぎの場合、UIDの処理やメタデータの解釈でエラーになることがある。

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