在阿里云机器学习PAI中，可以通过修改参数配置来控制任务的超时限制，具体步骤如下：

1. 打开您要修改的任务的详情页面。

2. 在任务详情页面的右上角，点击“编辑”按钮，进入任务配置页面。

3. 在任务配置页面中，找到超时设置相关的参数，例如“超时时间（小时）”、“最大重试次数”等等。

4. 根据任务的具体需求，调整相应的参数配置。

5. 修改完成后，点击“保存”按钮，将参数配置保存并提交。

增加一个timeout选项，可以在代码中使用，但这只是一种手动的方法，无法保证对所有情况都起作用。因此，一般还需要通过参数配置来进行全局控制，以保证任务在阿里云机器学习PAI中能够正常运行。

在机器学习平台PAI中，可以通过在训练脚本中设置timeout参数来配置任务执行的超时限制。

具体步骤如下：

在训练脚本中导入signal库，用于向进程发送信号。

使用signal.alarm()函数设置超时时间，单位为秒。例如，如果您想要将超时时间设置为10分钟，则可以设置signal.alarm(600)。

监听SIGALRM信号，在接收到该信号时，停止程序执行并抛出异常。您可以使用try/except块来捕获该异常，并在捕获到异常后进行相应处理。

以下是Python代码示例：

import signal

设置超时时间为10分钟

signal.alarm(600)

try: # 执行您的任务代码 pass except Exception as e: # 处理异常 pass

停止alarm定时器

signal.alarm(0) 注意：请确保在训练脚本中适当地处理超时异常，以避免资源泄漏或其他问题。同时，需要注意的是，timeout参数只会对当前进程生效，不会影响其他进程或资源。

你看下这段代码 tensorflow/core/distributed_runtime/rpc/grpc_remote_master.cc 此回答整理自钉群“DeepRec用户群”