想问下在机器学习PAI里deeprec 可以设置grpc failfast是用于什么场景？

问题1：在阿里云机器学习PAI里deeprec设置grpc failfast是用于什么场景？

grpc failfast的主要作用是在 gRPC 调用失败时快速返回错误，并避免在网络故障等情况下产生不必要的延迟。当 failfast 被设置为 true 时，gRPC 会立即返回错误，而无需等待处理请求的服务器响应。

在机器学习场景中，我们通常需要处理大量的数据和模型训练任务，而这些任务的运行时间可能会非常长。因此，为了提高任务的执行效率和可靠性，设置 grpc failfast 可以及时避免一些不必要的延迟，并快速捕获错误，以便及时采取相应措施。

问题2：在分布式ps-worker场景下，某个ps pod 被删除了，并且该ps pod 不会被重启。期望是session.run会报错并退出，Recoverable Session 会尝试不断新建Session。设fail fast 是否会避免hang住的情况？

在分布式场景下，如果某个ps pod被删除，并且不会被重启，会导致一些与其相关的请求被阻塞或超时。在这种情况下，设置 grpc failfast 可以确保 gRPC 的错误处理机制能够及时返回错误，而无需等待被阻塞或超时的请求完成。这可以避免 session.run 等任务被 hang 住等问题的发生。

grpc failfast设置为true可以提高错误处理效率，但也可能会导致一些 gRPC 请求被拒绝，从而对任务效率造成影响。因此，在实际使用中，需要根据实际情况对 grpc failfast 参数进行调整，以达到最佳效果。

在机器学习PAI里DeepRec使用gRPC通信协议，设置grpc failfast可以在客户端发起请求时立即终止对应的调用，避免等待超时。如果您将ctx.set_fail_fast(false)设置为true，则表示开启了failfast功能。适合于希望快速响应、降低网络延迟的场景。

如果某个ps pod被删除且不会被重启，而且session.run会hang住，有可能是由于底层的gRPC连接没有正确回收导致的。在这种情况下，您可以将failfast设置为true，以便及时终止失败的RPC调用，并释放资源。但是需要注意的是，如果您开启了failfast功能，某些异常情况下会导致程序直接退出，而不是尝试重新建立连接。因此，在使用时需要权衡好数据处理的准确性和容错性之间的关系。

针对问题1的回答：训练对于是否开启fast fail其实是不敏感的，特别是分布式下可能没有太大的感知。一般来说考虑到复杂的网络环境，fast fail可能不如retry一下。 针对问题2的回答：可以加一个超时限制。 此回答整理自钉群“DeepRec用户群”