机器学习PAI常见问题之多worker卡会报错如何解决

本文涉及的产品
交互式建模 PAI-DSW,5000CU*H 3个月
简介: PAI(平台为智能,Platform for Artificial Intelligence)是阿里云提供的一个全面的人工智能开发平台,旨在为开发者提供机器学习、深度学习等人工智能技术的模型训练、优化和部署服务。以下是PAI平台使用中的一些常见问题及其答案汇总,帮助用户解决在使用过程中遇到的问题。

问题一:机器学习PAI为啥这个多worker多卡会报错?


机器学习PAI为啥这个多worker多卡会报错?


参考回答:

从你提供的图片中,我看到了一些关于PAI(阿里云的机器学习平台)的错误信息。为了更准确地诊断问题,我需要更详细的错误信息或上下文。不过,基于你提供的信息,以下是一些建议和可能的原因:

  1. 资源限制:PAI可能会对用户分配的资源有限制,如CPU、内存、GPU等。如果一个任务请求的资源超过了这些限制,那么它可能会失败。
  2. 网络问题:确保你的机器可以访问PAI服务并且网络连接稳定。
  3. 权限问题:确保你的账户有足够的权限来运行这个任务。
  4. 代码问题:虽然我不能直接查看你的代码,但请确保你的代码是正确配置的,并且与PAI的API和要求相匹配。
  5. 其他服务冲突:确保没有其他服务或进程正在使用相同的资源,导致冲突。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/591132


问题二:想请教一下机器学习PAI,在编译gpu版本的deeprec碰到了一些问题,可以帮忙看看嘛?


https://github.com/DeepRec-AI/DeepRec/issues/966

想请教一下机器学习PAI,在编译gpu版本的deeprec碰到了一些问题,有群里的大佬可以帮忙看看嘛?


参考回答:

在编译GPU版本的DeepRec时遇到问题,可以尝试以下几个步骤来解决:

  1. 检查源代码:确保您使用的DeepRec源代码是最新的。您可以从GitHub上拉取最新版本的源代码,然后重新进行编译。
  2. 环境依赖:确认您的机器学习PAI环境已经正确安装了所有必要的软件包和依赖库。如果您使用的是开箱即用的环境,建议尝试重新创建新环境并进行安装。
  3. 配置环境变量:如果需要编译出支持不同GPU卡的版本,可以配置相应的环境变量。例如,设置TF_CUDA_COMPUTE_CAPABILITIES以支持特定的GPU型号。
  4. 使用正确的Bazel版本:根据社区的反馈,当前GPU版本的DeepRec还不支持用Bazel 5.3编译,建议使用Bazel 0.26.1进行编译。
  5. 解决编译错误:如果在编译过程中遇到了特定的错误,如mkl_threadpool未定义的问题,可能需要在configure时添加特定的option来解决。建议您查阅相关的文档或在社区中寻求帮助。

总的来说,如果上述步骤无法解决问题,您可以在DeepRec的GitHub仓库中提交一个新的issue,详细描述您遇到的问题以及您已经尝试过的解决方法。这样,社区的成员或者开发者可能会帮助您解决问题。同时,您也可以加入相关的用户群组,与其他开发者交流,获取更多的帮助和建议。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/591133


问题三:请教下机器学习PAI-eas部署,使用公共资源能自定义资源的区域吗,比如我想用北京


请教下机器学习PAI-eas部署,使用公共资源能自定义资源的区域吗,比如我想用北京?


参考回答:

机器学习PAI-EAS部署时,可以自定义资源的区域

首先,EAS(Elastic AI Server)是阿里云提供的人工智能服务平台,它支持将模型服务部署在公共资源组或专属资源组。在新建模型服务时,您可以选择将模型服务部署在特定的地域,例如华北2(北京)。

其次,在进行部署之前,您需要登录到PAI控制台,并在EAS模型在线服务页面进行操作。在部署服务页面,您可以新建服务,并配置关键参数,如服务名称和部署方式。在选择镜像部署AI-WEB应用时,您可以从PAI平台镜像列表中选择合适的镜像和版本。

此外,如果您希望使用北京的地域,可以在配置服务时选择相应的地域选项。EAS支持的地域包括华北2(北京),以及其他多个区域。

最后,请注意,使用公共资源组和专属资源组在功能和计费上有所不同。公共资源组根据每个模型服务占用的资源量计费,而专属资源组则根据资源组管理的服务器资源包年包月或按量计费。

总的来说,通过上述步骤,您可以在机器学习PAI-EAS部署过程中自定义资源的区域,选择北京或其他您需要的地域。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/591623


问题四:机器学习PAI这个需要主账号开通这个区域吗?


机器学习PAI这个需要主账号开通这个区域吗?


参考回答:

对的,有PaiFullAccess的子账号也行


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/591624


问题五:想问下机器学习PAI这个单调性的分箱是指?


想问下机器学习PAI这个单调性的分箱是指?binningMethod 选择auto,还如何quantile模式呢?


参考回答:

机器学习PAI中的单调性分箱通常指的是确保在进行数据分箱时,数据的分布保持一定的趋势或规律,例如单调递增或递减。当binningMethod选择auto时,系统会自动选择一个合适的分箱方法,而如果选择quantile模式,则是按照等频的方式进行分箱。

在机器学习中,分箱(Binning)是一种数据预处理技术,它将连续变量的取值范围分割成若干个区间,并将落在每个区间内的值归为同一类别。这样做可以简化模型的处理,有时也能提高模型的预测性能。分箱后的特征值最好能与目标变量(如Odds或Bad Rate)保持一定的相关性。

此外,在实际应用中,选择合适的分箱方法和参数是很重要的。分箱过多可能会导致信息过于分散,而分箱过少则可能无法捕捉到数据的内在规律。因此,需要根据具体的数据特性和业务需求来确定最佳的分箱策略。

总的来说,在使用机器学习PAI进行数据处理时,理解分箱的概念和方法对于提高模型的预测准确性至关重要。通过适当的分箱处理,可以使模型更好地捕捉数据之间的关系,从而提高分析或预测的效果。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/591625

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