了解 AI Platform Training 服务

本页面介绍了训练作业的状态（通过训练作业的生命周期），以及 AI Platform Training 如何处理训练错误。您可以使用此信息来相应地调整您的训练代码。

训练作业的生命周期

本部分介绍 AI Platform Training 如何通过训练作业的生命周期处理工作器虚拟机。

并行启动工作器

训练作业开始时，AI Platform Training 会在短时间内安排尽可能多的工作器。因此，工作器可能会并行启动，而不是按顺序启动。为了缩短启动延迟时间，AI Platform Training 会在每个工作器上运行代码后立即开始运行该代码。当所有工作器都可用时，AI Platform Training 会将作业状态设置为 RUNNING。

在大多数情况下，您的机器学习框架会自动处理并行启动的工作器。如果您在训练代码中使用分发策略，则可能需要手动调整策略以处理并行启动的工作器。详细了解 TensorFlow 和 PyTorch 中的分发策略。

在训练作业期间重启工作器

在训练作业期间，AI Platform Training 可以重启具有相同主机名的主实例、工作器或参数服务器。出现此情况的原因如下：

  • 虚拟机维护：当运行工作器的虚拟机进行维护时，AI Platform Training 会在另一个虚拟机上重启该工作器。 详细了解适用于虚拟机维护的实时迁移。

  • 非零退出：如果任何工作器在退出时显示非零退出代码，则 AI Platform Training 会立即在同一虚拟机中重启该工作器。

    • 如果工作器由于常见错误失败，则将其视为永久性错误，AI Platform Training 将关停整个作业。如果 AI Platform Training 在关闭整个作业之前重新启动任何容器，这些容器可能会在 Cloud Logging 中生成日志。
    • 如果工作器因非永久错误（常见错误中未列出的任何错误）而失败，AI Platform Training 允许重启的工作器继续运行（每个工作器最多重启 5 次）。5 次重启后，如果工作器再次失败，AI Platform Training 最多重试整个作业 3 次，然后让整个作业失败。

要处理训练代码中的工作器重启，请在训练期间定期保存检查点，以便在工作器重启时从检查点恢复。如果您预计训练时间超过 4 小时，我们建议至少每 4 小时保存一次检查点。了解如何在 TensorFlow 和 PyTorch 中使用训练检查点。

已成功完成作业

如果训练作业的主要副本退出并且退出代码为 0，则表示训练作业已成功完成。此时，AI Platform Training 会关停所有其他正在运行的工作器。

AI Platform Training 如何处理训练作业错误

本部分介绍 AI Platform Training 如何处理常见的训练作业错误和内部错误。

作业结束后一分钟左右，AI Platform Training 会根据退出代码在训练作业对象上设置错误代码。

处理常见错误

如果遇到以下任何问题，AI Platform Training 会关停所有工作器：

错误类型 错误消息/日志 备注
用户代码异常 副本 REPLICA_NAME 退出且非零状态 EXIT_CODE。终止原因：REASON。 如果作业遇到可以瞬时退出的退出代码，AI Platform Training 会尝试重启该作业三次。提示 AI Platform Training 重试该作业的暂时性错误代码包括：
  • SIGABRT
    • ExitCode 6
    • ExitCode 134（自定义容器）
  • SIGSEGV
    • ExitCode 11
    • ExitCode 139（自定义容器）
Out-of-memory 副本 REPLICA_NAME 因内存不足而退出，其非零状态为 EXIT_CODE。 GKE 在 AI Platform Training 节点上预留内存。在最小的机器类型（例如 n1-standard-4）上，AI Platform Training 系统代理占总内存的 40%。对于较大的虚拟机，开销相对较小。比较适用于 n1-standard 机器类型的可分配内存。
您所在区域的容量不足（Compute Engine 容量不足） 区域资源不足：REGION_NAME。试试看 或使用其他加速器。 当 Compute Engine 已在您区域中的所选 CPU 或 GPU 达到容量时，就会发生缺货。这与您的项目配额无关。发生这种情况时，AI Platform Training 会尝试重启该作业三次。

处理内部错误

如果 AI Platform Training 发生内部错误，它会尝试重启作业两次（总共尝试三次）。如果重启尝试也失败，AI Platform Training 将返回以下错误消息：Internal error occurred for the current attempt。