Risoluzione degli errori e delle prestazioni Cloud TPU

Questi documenti per la risoluzione dei problemi descrivono le condizioni di errore e i problemi di prestazioni che potresti notare durante l'addestramento con Cloud TPU utilizzando TensorFlow, JAX e PyTorch.

Monitoring con Stacktrace descrive come creare metriche basate su log che possono essere utilizzate per creare avvisi e visualizzare dashboard per aiutare a eseguire il debug degli errori e i problemi di prestazioni.

Se non riesci a capire se il problema che hai riscontrato è specifico per un determinato framework, inizia con Risolvere i problemi di TensorFlow - TPU.

Monitoraggio con Stacktrace

• Monitoraggio con Stackdriver

  Crea metriche, avvisi e visualizzazioni basati su log per visualizzare errori di debug e problemi di prestazioni.

Risoluzione dei problemi di TensorFlow - TPU

• Risoluzione dei problemi di TensorFlow - Modelli TPU su Cloud TPU

  Identifica e risolvi i problemi che potresti riscontrare durante l'addestramento dei modelli TensorFlow su Cloud TPU.

Risoluzione dei problemi di PyTorch - TPU

• Risolvere i problemi di PyTorch - Modelli TPU su Cloud TPU

  Identifica e risolvi i problemi che potresti riscontrare durante l'addestramento dei modelli PyTorch su Cloud TPU.

Risoluzione dei problemi per JAX - TPU

• Risolvere i problemi relativi ai modelli JAX - TPU su Cloud TPU

  Identifica e risolvi i problemi che potresti riscontrare durante l'addestramento dei modelli JAX su Cloud TPU.