机器学习PAI logview的stdErr打不开，看不到什么报错其中一个worker失败了为什么？

在使用阿里云机器学习平台PAI时，如果遇到Logview中的stdErr无法打开，且某个Worker失败的情况，可以按照以下步骤进行问题定位和解决：

1. 确认Logview日志的访问权限

• 确保当前使用的RAM用户具有访问MaxCompute项目的权限。如果没有权限，可能会导致日志无法正常加载。
• 操作建议：检查工作空间成员的权限配置，确保为RAM用户添加了MaxCompute开发角色。

2. 检查Worker失败的具体原因

• 如果某个Worker失败，但stdErr无法打开，可以通过以下方式进一步排查：
  1. 查看运行状态日志：
     • 运行状态日志以“参数1/参数2/参数3”的格式展示，分别表示正在计算的节点数、已结束的节点数和总计划节点数。
     • 如果实验进度未达到100%，说明任务未完成，可能存在部分Worker异常。
  2. 通过Logview页面定位具体实例：
     • 在Logview页面中，双击对应的ODPS Tasks实例，进入Worker运行页面。
     • 根据需要选择具体的Task实例及Worker对应的实例。
     • 尝试点击Stdout列下的图标，查看代码运行过程中Print函数打印的信息，这可能包含错误提示。

3. 分析Worker失败的常见原因

• 硬件或系统故障：
  • 检查是否有GPU或网络故障。根据知识库描述，部分故障可能是由于单台机器的硬件问题（如GPU损坏）导致的，而其他Worker仍可正常运行。
• 数据问题：
  • 确认上游节点是否成功生成输入数据表。如果上游节点未成功运行，可能导致当前节点缺少必要的输入数据。
  • 操作建议：右键单击上游节点，在快捷菜单中选择执行到此处，验证数据生成是否成功。
• 代码逻辑问题：
  • 如果自定义脚本中存在错误，可能导致Worker运行失败。尝试在Designer画布中右键单击失败组件，选择查看日志，并结合Logview中的信息定位问题。

4. 启用Checkpoint机制恢复训练

• 如果Worker失败导致训练中断，建议启用Checkpoint机制以减少损失：
  • 使用EasyCkpt框架保存和恢复模型状态。EasyCkpt通过异步化层次化保存和网络感知存储策略，实现了近零开销的模型保存与恢复能力。
  • 操作建议：在代码中集成EasyCkpt功能，并定期保存模型状态，以便在故障发生时快速恢复。

5. 联系技术支持

• 如果上述方法仍无法解决问题，建议提交工单联系技术支持团队，提供以下信息以便快速定位问题：
  • Logview链接（即使stdErr无法打开，也请提供Logview页面的完整链接）。
  • 失败Worker的具体实例ID。
  • 上游节点的运行状态及相关日志。

重要提醒

• 公共云GPU服务器即将过保下线，建议优先提交CPU版本的TensorFlow任务。如需使用GPU进行模型训练，请前往DLC提交任务。
• 确保权限配置正确，否则可能导致日志无法加载或任务运行失败。

通过以上步骤，您可以有效定位并解决Logview中stdErr无法打开及Worker失败的问题。您可以复制页面截图提供更多信息，我可以进一步帮您分析问题原因。