Cloud TPU-Fehler und Leistungsprobleme beheben

In diesen Dokumenten zur Fehlerbehebung werden Fehlerbedingungen und Leistungsprobleme beschrieben, die beim Training mit Cloud TPUs mit TensorFlow, JAX und PyTorch auftreten können.

In Stacktrace wird beschrieben, wie Sie logbasierte Messwerte erstellen, mit denen Sie Benachrichtigungen erstellen und Dashboards visualisieren können, um Fehler und Leistungsprobleme zu beheben.

Wenn Sie nicht feststellen können, ob das Problem ein bestimmtes Framework betrifft, beginnen Sie mit der Fehlerbehebung für TensorFlow – TPU.

Monitoring mit Stacktrace

• Monitoring mit Stackdriver

  Erstellen Sie logbasierte Messwerte, Benachrichtigungen und visualisieren Sie Dashboards, um Fehler und Leistungsprobleme zu beheben.

Fehlerbehebung bei TensorFlow – TPU

• Fehlerbehebung bei TensorFlow – TPU-Modelle in Cloud TPU

  Erkennen und beheben Sie Probleme, die beim Trainieren von TensorFlow-Modellen in Cloud TPU auftreten können.

Fehlerbehebung bei PyTorch – TPU

• Fehlerbehebung bei PyTorch – TPU-Modelle in Cloud TPU

  Erkennen und beheben Sie Probleme, die beim Trainieren von PyTorch-Modellen auf Cloud TPU auftreten können.

Fehlerbehebung für JAX – TPU

• Fehlerbehebung für JAX – TPU-Modelle in Cloud TPU

  Identifizieren und beheben Sie Probleme, die beim Trainieren von JAX-Modellen in Cloud TPU auftreten können.