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机器学习PAI这种情况该怎么处理比较好?我现在用的final,任务是T+1执行的,偶尔会因为资源紧张

机器学习PAI这种情况该怎么处理比较好?我现在用的final,任务是T+1执行的,偶尔会因为资源紧张失败,我现在想在失败时设置重启,但重启final会有多个模型,这时候拆分就会报错。

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cuicuicuic 2024-01-11 14:29:14 39 0
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  • 面对过去,不要迷离;面对未来,不必彷徨;活在今天,你只要把自己完全展示给别人看。

    针对您的情况,可以考虑以下解决方案:

    1. 调整资源分配:检查当前final任务的资源分配情况,确保其拥有足够的资源来执行。如果资源紧张导致失败,可以尝试增加资源配额或优化其他任务的资源使用,以确保final任务能够顺利执行。

    2. 设置重启策略:在final任务失败时,可以设置重启策略来重新执行任务。您可以选择立即重启、延迟一段时间后重启或者按照一定的频率进行重启。这样可以确保final任务在失败后能够尽快恢复执行。

    3. 拆分模型:如果final任务包含多个模型,并且拆分会导致报错,您可以考虑将多个模型分别封装成不同的任务,并使用依赖关系来控制它们的执行顺序。这样即使其中一个模型的任务失败,其他模型的任务仍然可以继续执行。

    4. 异常处理:在final任务中添加适当的异常处理机制,以便在任务失败时能够捕获错误并进行相应的处理。您可以记录失败的原因和堆栈信息,并根据需要发送警报或通知相关人员进行处理。

    5. 监控和调优:定期监控final任务的执行情况,包括资源利用率、执行时间等指标。根据监控结果进行调优,例如调整资源分配、优化代码逻辑等,以提高任务的稳定性和性能。

    综上所述,通过调整资源分配、设置重启策略、拆分模型、添加异常处理和进行监控调优等方式,您可以解决机器学习PAI中final任务因资源紧张而失败的问题,并实现重启功能。

    2024-01-12 21:33:40
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  • 面对机器学习PAI(阿里云机器学习平台)中出现的资源紧张导致最终(final)阶段任务偶尔失败,以及任务重启后可能出现模型拆分报错的问题,可以考虑以下策略来优化和解决:

    1. 资源调度优化

      • 调整任务执行时间:尽量避开平台资源使用高峰期,选择资源较为充裕的时间窗口执行任务。
      • 资源预留:根据任务规模预先向PAI平台申请并预留足够的计算资源,确保任务有足够的计算力支撑。
      • 资源监控与预警:实时监控任务执行过程中的资源使用情况,当接近阈值时提前预警并手动或自动调整任务优先级、资源分配等。
    2. 任务重试与容错设计

      • 设置合理的任务重试策略:在任务配置中设置适当的重试次数和间隔时间,让任务在失败后自动重试,而不是立即重启。
      • 添加断点续跑功能:如果PAI支持,设计任务能在中断的地方继续执行,而不是每次都从头开始训练模型。
    3. 模型存储与恢复

      • 分阶段存储模型:在训练过程中定期保存中间模型,当任务失败时,可以从最近的checkpoint点恢复训练而非从头开始。
      • 失败时避免模型重复:在任务重启前检查是否存在已生成的模型,避免因重试产生重复的模型版本,从而导致拆分冲突。
    4. 任务依赖与流水线设计

      • 构建任务依赖关系:通过PAI的任务依赖或流水线功能,确保前序任务(比如特征工程、预训练等)成功后再执行最终模型训练任务。
      • 异步处理模型合并:设计任务间通信或状态跟踪机制,确保在模型训练完成后,再执行模型整合和评估等后续操作,防止因多个final任务产生的模型冲突。

    综上所述,解决这个问题的关键在于优化资源管理和任务执行策略,并设计健壮的任务重试与恢复机制,确保在资源紧张或任务失败时能妥善处理模型训练的过程。

    2024-01-11 16:38:42
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  • 北京阿里云ACE会长

    针对您在机器学习PAI中遇到的问题,如果您希望在任务失败时进行重启,并且使用final类型的模型导出,可以考虑以下两种解决方案:

    1. 使用自动重试机制:PAI提供了自动重试机制,可以实现在任务失败后自动重启。您可以在创建任务时,设置重试次数和重试间隔,以避免任务在资源紧张时失败。具体设置方法如下:在创建任务时,选择任务类型为“定时任务”,然后在“调度配置”中设置重试次数和重试间隔。这样,在任务失败时,PAI会自动进行重试,直到任务成功执行。
    2. 使用final类型的模型拆分:如果您需要在final类型的模型导出中实现重启功能,可以考虑使用模型拆分。这样,在任务失败时,您可以根据失败的原因,选择对应的模型进行重启。具体操作方法如下:在模型导出时,选择final类型的导出,然后在导出设置中选择模型拆分。这样,在任务失败时,您可以根据实际情况选择对应的模型进行重启。需要注意的是,在使用模型拆分时,需要确保模型的拆分规则明确,以避免在选择模型时出现错误。
    2024-01-11 15:03:26
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  • 应该用final。final是训练完成才导出的,失败是不导出的,失败重启不会产生应该多个模型。你是不是训练命令下面还有别的命令失败了,这个DW Node重跑,就导致训练命令其实成功了,又启动了一遍,拆开成多个节点,每个节点管自己命令的重跑就应该不会有这种问题。 ,此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”

    2024-01-11 14:38:26
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