Errores conocidos

En esta página, se describen algunos problemas conocidos con los que puedes encontrarte al usar por lotes.

Si necesitas más ayuda para usar Batch, consulta la documentación de Solución de problemas o Obtén asistencia.

Los registros de tiempos de espera no indican si se superó el tiempo de espera de la tarea o del ejecutable.

Cuando una tarea falla debido a que se superó un tiempo de espera, los registros asociados con la tarea no indican si el error se debió al tiempo de espera de la tarea relevante o al tiempo de espera del elemento ejecutable relevante.

Para solucionar este problema, establece diferentes valores de tiempo de espera para las tareas y los elementos ejecutables. Luego, puedes identificar si una falla se debió a que se superó el tiempo de espera de la tarea o el elemento ejecutable relevante mediante el siguiente procedimiento:

1. Identifica la tarea, el ejecutable y el tiempo de un tiempo de espera excedido. falla.

   1. Visualiza los registros del trabajo.

   2. Busca un registro que mencione el código de salida de tiempo de espera excedido, 50005. Este registro tiene un textPayload que es similar al siguiente mensaje:

      Task task/JOB_UID-group0-TASK_INDEX/0/0 runnable RUNNABLE_INDEX...exitCode 50005
      

      En ese registro, registra TASK_INDEX como el tarea con errores, RUNNABLE_INDEX como el se puede ejecutar con errores, y el valor timestamp del registro como la hora de la falla por tiempo de espera excedido.

2. Identifica la hora de inicio de la tarea que falló.

   1. Consulta los eventos de estado de la tarea con errores.

   2. Busca el evento de estado que menciona el siguiente mensaje:

      Task state is updated from ASSIGNED to RUNNING
      

      A partir de ese evento de estado, registra el campo eventTime como el y la hora de inicio de la tarea con errores.

3. Calcula el tiempo de ejecución total de la tarea fallida, \({failedTaskRunTime}\), con la siguiente fórmula:

   \[{failedTaskRunTime}={failureTime}-{failedTaskStartTime}\]

   Reemplaza los siguientes valores:

   • \({failureTime}\): Es la hora de la falla del tiempo de espera excedido.
   • \({failedTaskStartTime}\): Es la hora de inicio de la tarea con errores.

4. Identifica el tiempo de espera excedido:

   • Si \({failedTaskRunTime}\) coincide con el tiempo de espera que configuraste para se superó el tiempo de espera de la tarea con errores y causó de la falla.

   • De lo contrario, el tiempo de espera que configuraste para el ejecutable con errores se superó y causó el error.

Es posible que se retrasen o eviten los trabajos que consumen reservas.

Cuando intentas crear y ejecutar un trabajo que consuma reservas de Compute Engine Batch podría retrasar o evitar de forma incorrecta que el trabajo en ejecución. Específicamente, Batch requiere que los proyectos tener suficientes Cuotas de recursos de Compute Engine incluso cuando las reservas no consumidas usan esas cuotas.

Soluciona el problema

Para solucionar este problema en un trabajo, agrega una etiqueta con el nombre goog-batch-skip-quota-check y el valor true al campo labels a nivel del trabajo. Esta etiqueta hace que Batch omita la verificación de las cuotas de recursos de tu proyecto antes de intentar crear un trabajo.

Importante: No se recomienda habilitar el Etiqueta goog-batch-skip-quota-check para los trabajos que no pueden consumir ninguna reserva en tu proyecto. Por ejemplo, evita esta solución alternativa cuando tu proyecto no tenga ninguna reserva de Compute Engine o cuando un trabajo requiera VMs que no sean compatibles con esas reservas. De lo contrario, si las tareas omiten innecesariamente las verificaciones de cuota, es posible que veas errores de cuota insuficiente innecesarios.

Por ejemplo, para evitar o resolver este problema de una que puede consumir reservas, crear y ejecutar un trabajo con el la siguiente configuración de JSON:

{
  "taskGroups": [
    {
      "taskSpec": {
        "runnables": [
          {
            "script": {
              "text": "echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}"
            }
          }
        ]
      },
      "taskCount": 3
    }
  ],
  "allocationPolicy": {
    "instances": [
      {
        VM_RESOURCES
      }
    ],
  },
  "labels": {
    "goog-batch-skip-quota-check": "true"
  },
  "logsPolicy": {
    "destination": "CLOUD_LOGGING"
  }
}

Reemplaza VM_RESOURCES por los recursos de la VM que coinciden con la reserva que deseas que consuma la tarea.

Para obtener más instrucciones, consulta Cómo crear y ejecutar un trabajo que pueda consumir VMs reservadas y Cómo definir etiquetas personalizadas para el trabajo.

Identifica el problema

Este problema no se indica con ningún mensaje de error específico. En cambio, este problema puede ocurrir en las siguientes circunstancias:

• Si tu proyecto reserva todos los recursos para los que tiene cuota Este problema evita cualquier trabajo que especifique esos recursos.

  Por ejemplo, supongamos que tu proyecto tiene lo siguiente:

  • Una cuota máxima de 16 para las GPUs H100
  • Una reserva no consumida de un solo proyecto para 2 VMs a3-highgpu-8g, que reserva 16 GPU H100 en total.

  En esta situación, este problema impide que tu proyecto programe y ejecute cualquier trabajo que esté configurado correctamente para consumir cualquiera de las GPUs H100 reservadas.

• Si tu proyecto reserva algunos de los recursos para los que tiene cuota, este problema podría impedir o retrasar las tareas que especifiquen esos recursos.

  Por ejemplo, supongamos que tu proyecto tiene lo siguiente:

  • Una cuota máxima de 16 para las GPUs H100
  • Una reserva de un solo proyecto no consumida para 1 VM a3-highgpu-8g, que reserva 8 GPUs H100 en total.
  • Una VM a3-highgpu-8g que está configurada para no consumir ninguna reserva y, en ocasiones, se borran y se vuelven a crear. (Esta VM usa 8 GPU H100 sin reservar cuando existe).

  En esta situación, este problema solo permite que tu proyecto programe y comience a ejecutar cualquier trabajo que esté configurado correctamente para consumir cualquiera de las GPUs H100 reservadas cuando no exista la VM de a3-highgpu-8g.

Los trabajos pueden fallar cuando se especifican imágenes de SO de VM de Compute Engine (o personalizadas) con kernels desactualizados

Es posible que una tarea falle si especifica una imagen de SO de VM de Compute Engine que no tiene la versión más reciente del kernel. Este problema también afecta a las imágenes personalizadas que se basan en imágenes del SO de las VMs de Compute Engine. Las imágenes públicas de Compute Engine que causan este problema no se identifican fácilmente y están sujetas a cambios en cualquier momento.

Este problema no está indicado por un mensaje de error específico. En su lugar, considera este problema si tienes un trabajo que falla de forma inesperada y especifica una imagen del SO de VM de Compute Engine o una imagen personalizada similar.

Para evitar o resolver este problema, puedes hacer lo siguiente:

Nota: Si tu trabajo usa GPU, consulta también Los trabajos que usan imágenes de SO de VM y GPU con kernels desactualizados fallan solo cuando se instalan controladores automáticamente.

1. Siempre que sea posible, usa imágenes de Batch o imágenes personalizadas. basadas en imágenes de Batch, que no se ven afectadas por esta problema.
2. Si no puedes usar una imagen de Batch, prueba la versión más reciente de tu imagen de Compute Engine preferida. En general, las versiones más recientes de imágenes de Compute Engine tienen más probabilidades de tienen la versión más reciente de kernel que las anteriores.
3. Si la versión más reciente de una imagen específica no funciona, es posible que debas probar un SO diferente o crear una imagen personalizada. Por ejemplo, si la última versión de Debian 11 no funciona, puedes puede intentar crear una imagen personalizada a partir de una Una VM de Compute Engine que ejecuta Debian 11 y que ya actualizaste para usar la última versión de kernel.

Este problema se debe a una versión de kernel desactualizada en la imagen del SO de la VM que hace que esta se reinicie. Cuando un trabajo especifica Una imagen de SO de VM que no sea de Batch o esté basada en Imagen por lotes, instalaciones por lotes los paquetes requeridos en las VMs del trabajo después de que se inician. Los paquetes requeridos pueden variar para los distintos trabajos y cambiar con el tiempo, y pueden requerir la imagen de SO de tu VM para tener la versión de kernel más reciente. Este problema aparece cuando la actualización de la versión del kernel requiere que se reinicie la VM, lo que hace que falle la instalación del paquete y la tarea.

Para obtener más información sobre las imágenes del SO de las VMs, consulta Descripción general del entorno del SO de las VMs de un trabajo.

Es posible que las tareas que usan GPUs y las imágenes del SO de VM con kernels desactualizados fallen solo cuando se instalan controladores automáticamente.

Este problema está estrechamente relacionado con Los trabajos pueden fallar cuando se especifican imágenes de SO de VM de Compute Engine (o personalizadas) con kernels desactualizados. En concreto, los trabajos que especifican un Imagen de SO de VM de Compute Engine (o personalizada) sin el kernel más reciente y usar GPU puede fallar solo si intentas instalar controladores de GPU automáticamente. Para estos trabajos, también puedes resolver las fallas con solo instalando los controladores de GPU de forma manual.

Para obtener más información sobre las GPUs, consulta Cómo crear y ejecutar una tarea que use GPUs.