机器学习PAI报错问题之跑collective gpu分布式报错如何解决

简介: 人工智能平台PAI是是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台,提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务;本合集将收录PAI常见的报错信息和解决策略,帮助用户迅速定位问题并采取相应措施,确保机器学习项目的顺利推进。

问题一:这边报错是Java类找不到,这种机器学习PAI问题该怎么解决呢?

我们在python通过S3HadoopFileSystem连接S3的时候报错,我这边是已经下载了s3-hadoop的plugin,版本号是'1.11.788' 这边报错是Java类找不到,这种机器学习PAI问题该怎么解决呢? 这个包名开头是None.XXX



参考答案:

java 这边我测了一下,是可以的,你要不可以先用java用着,python那边我再看看。



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https://developer.aliyun.com/ask/513842?spm=a2c6h.13066369.question.18.4d7868a2buENzf&scm=20140722.S_community@@%E9%97%AE%E7%AD%94@@513842._.ID_513842-RL_%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0PAI%E6%8A%A5%E9%94%99-LOC_m~UND~search~UND~community~UND~i-OR_ser-V_3-P0_15



问题二:机器学习PAI kv特征 string_to_number_op 报错怎么解决呢?

问题1:机器学习PAI kv特征 string_to_number_op 报错怎么解决呢?

问题2:但是现在报的是这个op不能转换这个string



参考答案:

回答1:建议仔细的检查一下输入特征和配置文件是不是完全一致的,一般是由于配置不一致导致的

回答2:这个配置的是TagFeature吗,输入应该k:v的格式, 并且应该能被转换成double类型才可以



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https://developer.aliyun.com/ask/537526?spm=a2c6h.13066369.question.19.4d7868a2aVBOEw&scm=20140722.S_community@@%E9%97%AE%E7%AD%94@@537526._.ID_537526-RL_%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0PAI%E6%8A%A5%E9%94%99-LOC_m~UND~search~UND~community~UND~i-OR_ser-V_3-P0_16



问题三:为什么机器学习PAI单步调试的时候会报错?

from easy_rec.python.main import export 的时候,为什么机器学习PAI会调用到easy_rec/python/utils/load_class.py"?单步调试的时候会报错?



参考答案:

export -> create_estimator -> EasyRecModel EasyRecModel 内部需要加载load_class from easy_rec.python.utils.load_class import get_register_class_meta 先把kafka相关的代码注释掉再调试吧。



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问题四:机器学习PAI跑collective gpu分布式报错,可以帮助看一下吗?

机器学习PAI用release 2302 gpu镜像,可以跑本地gpu, ps-worker模式下的cpu分布式, 但跑collective gpu分布式报错,可以帮助看一下吗?



参考答案:

替换一下 /usr/local/lib/python3.8/dist-packages/tensorflow_core/python/feature_column/feature_column.py这个源文件就行



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https://developer.aliyun.com/ask/503243?spm=a2c6h.13066369.question.21.4d7868a29QRBYD&scm=20140722.S_community@@%E9%97%AE%E7%AD%94@@503243._.ID_503243-RL_%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0PAI%E6%8A%A5%E9%94%99-LOC_m~UND~search~UND~community~UND~i-OR_ser-V_3-P0_19



问题五:机器学习PAI我安装了 oss2,还是报一样的错误?

机器学习PAI我安装了 oss2,还是报一样的错误?



参考答案:

如果您已经安装了 oss2,但仍然遇到相同的错误,请尝试以下解决方法:

  1. 确保 oss2 已正确安装:运行以下命令来验证 oss2 是否成功安装在您的环境中:
pip show oss2
  1. 如果显示了 oss2 的详细信息(版本号、安装路径等),则表示已成功安装。
  2. 检查包的导入方式:确保您在 Python 脚本中正确导入 oss2。可以使用以下代码片段来验证导入是否正常:
import oss2
# 测试导入是否正常
print(oss2.__version__)
  1. 这将打印出导入的 oss2 版本号。如果没有报错并且能够正常打印版本号,则表示导入成功。
  2. 检查依赖关系和环境变量:确保您的环境中没有与 oss2 有冲突的其他库或环境变量。某些库或环境变量的冲突可能会导致导入错误或运行时错误。请检查您的环境设置,确保与 oss2 相关的依赖项和环境变量是正确配置的。
  3. 更新或重新安装 oss2:如果仍然无法解决问题,请考虑更新或重新安装 oss2。运行以下命令:
pip install --upgrade oss2
  1. 或
pip uninstall oss2
pip install oss2
  1. 这将升级或重新安装 oss2。



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https://developer.aliyun.com/ask/537538?spm=a2c6h.13066369.question.20.4d7868a2uYMFHh&scm=20140722.S_community@@%E9%97%AE%E7%AD%94@@537538._.ID_community@@%E9%97%AE%E7%AD%94@@537538-RL_%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0PAI%E6%8A%A5%E9%94%99-LOC_llm-OR_ser-V_3-P0_20

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