管理模型训练作业-华为云

AI开发平台MODELARTS-使用Cloud Shell调试生产训练作业:如何防止Cloud Shell的Session断开

如何防止Cloud Shell的Session断开如果需要长时间运行某一个任务，为避免在期间连接断开导致任务失败，可通过使用screen命令使得任务在远程终端窗口运行。如果镜像中未安装screen，则执行“apt-get install screen”安装。创建screen终端。 # 使用 -S 创建一个叫name的screen终端 screen -S name 显示已创建的screen终端。 screen -ls There are screens on: 2433.pts-3.linux (2013年10月20日 16时48分59秒) (Detached) 2428.pts-3.linux (2013年10月20日 16时48分05秒) (Detached) 2284.pts-3.linux (2013年10月20日 16时14分55秒) (Detached) 2276.pts-3.linux (2013年10月20日 16时13分18秒) (Detached) 4 Sockets in /var/run/screen/S-root. 连接“screen_id”为“2276”的screen终端。 screen -r 2276 按下“Ctrl”+“a”+“d”键离开screen终端。离开后，screen会话仍将是活跃的，之后可以随时重新连接。更多Screen使用说明可参考Screen User's Manual。

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AI开发平台MODELARTS-使用Cloud Shell调试生产训练作业:出错的任务如何卡在运行中状态

出错的任务如何卡在运行中状态创建训练作业时，启动命令末尾新增"|| sleep 5h"，并启动训练任务，例如下方的cmd为您的启动命令： cmd || sleep 5h 如果训练失败，则会执行sleep命令，此时可通过Cloud Shell登录容器镜像中调试。在Cloud Shell中调试多节点训练作业时，需要在Cloud Shell中切换work0、work1来实现对不同节点下发启动命令，否则任务会处于等待其他节点的状态。

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AI开发平台MODELARTS-查看训练作业日志:Ascend场景日志说明

Ascend场景日志说明使用Ascend资源运行训练作业时，会产生Ascend相关日志。Ascend训练场景下会生成device日志、plog日志、proc log单卡训练日志、MindSpore日志、普通日志。其中，Ascend训练场景下的普通日志包括训练进程日志、pip-requirement.txt安装日志、ModelArts平台日志、ma-pre-start日志和davincirun日志。 Ascend日志结构举例说明如下： obs://dgg-test-user/snt9-test-cases/log-out/ # 作业日志路径 ├──modelarts-job-9ccf15f2-6610-42f9-ab99-059ba049a41e ├── ascend ├── process_log ├── rank_0 ├── plog # plog日志 ... ├── device-0 # device日志 ... ├── mindspore # MindSpore日志 ├──modelarts-job-95f661bd-1527-41b8-971c-eca55e513254-worker-0.log # 普通日志 ├──modelarts-job-95f661bd-1527-41b8-971c-eca55e513254-proc-rank-0-device-0.txt # proc log单卡训练日志表2 Ascend场景下日志说明日志类型日志说明日志文件名 device日志 HOST侧用户进程，在DEVICE侧产生的AICPU、HCCP的日志，回传到HOST侧（训练容器）。如果出现如下情况，则device日志会获取不到。节点异常重启被主动停止的节点在训练进程结束后，该日志会生成到训练容器中。其中，使用MindSpore预置框架训练的device日志会自动上传到OBS，使用其他预置框架和自定义镜像训练的device日志如果需要自动上传到OBS，则需要在代码中配置ASCEND_PRO CES S_ LOG _PATH，具体请参考如下示例。 # set npu plog env ma_vj_name=`echo ${MA_VJ_NAME} | sed 's:ma-job:modelarts-job:g'` task_name="worker-${VC_TASK_INDEX}" task_plog_path=${MA_LOG_DIR}/${ma_vj_name}/${task_name} mkdir -p ${task_plog_path} export ASCEND_PROCESS_LOG_PATH=${task_plog_path} “~/ascend/log/device-{device-id}/device-{pid}_{timestamp}.log” 其中，pid是HOST侧用户进程号。样例： device-166_20220718191853764.log plog日志 HOST侧用户进程，在HOST侧产生的日志（例如:ACL /GE）。 plog日志会生成到训练容器中。其中，使用MindSpore预置框架训练的plog日志会自动上传到OBS，使用自定义镜像训练的plog日志如果需要自动上传到OBS，则需要在代码中配置ASCEND_PROCESS_LOG_PATH，具体请参考如下示例。 # set npu plog env ma_vj_name=`echo ${MA_VJ_NAME} | sed 's:ma-job:modelarts-job:g'` task_name="worker-${VC_TASK_INDEX}" task_plog_path=${MA_LOG_DIR}/${ma_vj_name}/${task_name} mkdir -p ${task_plog_path} export ASCEND_PROCESS_LOG_PATH=${task_plog_path} “~/ascend/log/plog/plog-{pid}_{timestamp}.log” 其中，pid是HOST侧用户进程号。样例：plog-166_20220718191843620.log proc log proc log是单卡训练日志重定向文件，方便用户快速定位对应计算节点的日志。使用自定义镜像训练的作业不涉及proc log；使用预置框架训练的proc log日志会生成到训练容器中，且自动保存到OBS。 “[modelarts-job-uuid]-proc-rank-[rank id]-device-[device logic id].txt” device id为本次训练作业的NPU卡编号，取值单卡为0，8卡为0~7。例如：Ascend规格为 8*Snt9时，device id取值为0~7；Ascend规格为 1*Snt9时，device id取值为0。 rank id为本次训练作业的全局NPU卡编号，取值为0~计算节点数*卡数-1，单个计算节点下，rank id与device id取值相同。样例： modelarts-job-95f661bd-1527-41b8-971c-eca55e513254-proc-rank-0-device-0.txt MindSpore日志使用MindSpore+Ascend训练时会产生单独的MindSpore日志。 MindSpore日志会生成到训练容器中。其中，使用MindSpore预置框架训练的plog日志会自动上传到OBS，使用自定义镜像训练的plog日志如果需要自动上传到OBS，则需要在代码中配置ASCEND_PROCESS_LOG_PATH，具体请参考如下示例。 # set npu plog env ma_vj_name=`echo ${MA_VJ_NAME} | sed 's:ma-job:modelarts-job:g'` task_name="worker-${VC_TASK_INDEX}" task_plog_path=${MA_LOG_DIR}/${ma_vj_name}/${task_name} mkdir -p ${task_plog_path} export ASCEND_PROCESS_LOG_PATH=${task_plog_path} MindSpore的日志介绍请参见MindSpore官网。普通训练日志普通训练日志会生成到训练容器的“/home/ma-user/modelarts/log”目录中，且自动上传到OBS。普通训练日志的类型如下所示。 ma-pre-start日志（Ascend场景特有）：如果用户有定义ma-pre-start脚本，会产生该脚本执行日志。 davincirun日志（Ascend场景特有）：Ascend训练进程通过davincirun.py文件启动，该启动文件产生的日志。训练进程日志：用户训练代码的标准输出。 pip-requirement.txt安装日志：如果用户有定义pip-requirement.txt文件，会产生pip包安装日志。 ModelArts平台日志：ModelArts平台产生的系统日志，主要用于运维人员定位平台问题。合并输出在日志文件modelarts-job-[job id]-[task id].log中。 task id表示计算节点id，单节点时取值为worker-0，多节点时取值为worker-0、worker-1、...worker-{n-1}，n为计算节点个数。样例： modelarts-job-95f661bd-1527-41b8-971c-eca55e513254-worker-0.log

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AI开发平台MODELARTS-查看训练作业日志:如何查看训练作业日志

如何查看训练作业日志在训练作业详情页，训练日志窗口提供日志预览、日志下载、日志中搜索关键字、系统日志过滤能力。预览系统日志窗口提供训练日志预览功能，如果训练作业有多个节点，则支持查看不同计算节点的日志，通过右侧下拉框可以选择目标节点预览。图4 查看不同计算节日志当日志文件过大时，系统日志窗口仅加载最新的部分日志，并在日志窗口上方提供全量日志访问链接。打开该链接可在新页面查看全部日志。图5 查看全量日志如果全部日志超过500M，可能会引起浏览页面卡顿，建议您直接下载日志查看。预览链接在生成后的一小时内，支持任何人打开并查看。您可以分享链接至他人。请注意日志中不能包含隐私内容，否则会造成信息泄露。下载训练日志仅保留30天，超过30天会被清理。如果用户需要永久保存日志，请单击系统日志窗口右上角下载按钮下载日志至本地保存，支持批量下载多节点日志。用户也可以在创建训练作业时打开永久保存日志按钮，保存训练日志至指定OBS路径。针对使用Ascend规格创建的训练作业，部分系统日志暂不支持直接在训练日志窗口下载，请在创建训练作业时指定OBS路径用于保存训练日志。图6 下载日志搜索关键字用户可以在系统日志右上角的搜索框搜索关键字，如图7所示。图7 搜索关键字系统支持高亮关键字并实现搜索结果间的跳转。搜索功能仅支持搜索当前页面加载的日志，如果日志加载不全（请关注页面提示）则需要下载或者通过打开全量日志访问链接进行搜索。全量日志访问链接打开的新页面可以通过Ctrl+F进行搜索。系统日志过滤图8 系统日志复选框如果勾选了系统日志复选框，则日志中呈现系统日志和用户日志。如果去勾选，则只显示用户日志。

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AI开发平台MODELARTS-查看训练作业日志:训练日志的时效性

训练日志的时效性从日志产生的时效性上可以分为以下3种情况：实时日志：训练作业实时运行时产生，在ModelArts训练作业详情页面上可以查看。历史日志：训练作业结束后，可以在ModelArts训练作业详情页面上查看历史日志，ModelArts系统自动保存30天。永久日志：转存到OBS桶中的训练日志，在创建训练作业时，打开永久保存日志开关设置作业日志路径即可将日志转存至OBS路径。Ascend训练场景下，默认要求填写作业日志在OBS的存放路径，其他资源的训练场景下，永久保存日志开关需要用户手动开启。图2 开启永久保存日志开关实时日志和历史日志都是标准日志输出，内容上没有区别。Ascend训练场景下，永久日志中会包含Ascend日志，这部分日志内容在ModelArts界面上看不到。

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AI开发平台MODELARTS-查看训练作业日志:普通日志说明

普通日志说明普通日志中包含训练进程日志、pip-requirement.txt安装日志和ModelArts Standard平台日志。表1 普通日志类型日志类型说明训练进程日志用户训练代码的标准输出。 pip-requirement.txt安装日志如果用户有定义pip-requirement.txt文件，会产生pip包安装日志。 ModelArts平台日志 ModelArts平台产生的系统日志，主要用于运维人员定位平台问题。普通日志的文件格式如下，其中task id为训练作业中的节点id。统一日志格式：modelarts-job-[job id]-[task id].log 样例：log/modelarts-job-95f661bd-1527-41b8-971c-eca55e513254-worker-0.log 单机训练作业只会生成一个日志文件，单机作业的task id默认为worker-0。分布式场景下有多个节点日志文件并存，通过task id区分不同节点，例如：worker-0，worker-1等。训练进程日志、“pip-requirement.txt”安装日志和ModelArts平台日志都包含在普通日志文件“modelarts-job-[job id]-[task id].log”中。 ModelArts平台日志可以通过关键字在训练的普通日志文件“modelarts-job-[job id]-[task id].log”中筛查，筛查关键字有：[“ModelArts Service Log]”或“Platform=ModelArts-Service”。类型一：[ModelArts Service Log] xxx [ModelArts Service Log][init] download code_url: s3://dgg-test-user/snt9-test-cases/mindspore/lenet/ 类型二：time=“xxx” level=“xxx” msg=“xxx” file=“xxx” Command=xxx Component=xxx Platform=xxx time="2021-07-26T19:24:11+08:00" level=info msg="start the periodic upload task, upload period = 5 seconds " file="upload.go:46" Command=obs/upload Component=ma-training-toolkit Platform=ModelArts-Service

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AI开发平台MODELARTS-查看训练作业日志:训练日志定义

训练日志定义训练日志用于记录训练作业运行过程和异常信息，为快速定位作业运行中出现的问题提供详细信息。用户代码中的标准输出、标准错误信息会在训练日志中呈现。在ModelArts中训练作业遇到问题时，可首先查看日志，多数场景下的问题可以通过日志报错信息直接定位。训练日志包括普通训练日志和Ascend相关日志。普通日志说明：当使用Ascend之外的资源训练时仅产生普通训练日志，普通日志中包含训练进程日志、pip-requirement.txt安装日志和ModelArts平台日志。 Ascend场景日志说明：使用Ascend资源训练时会产生device日志、plog日志、proc log单卡训练日志、MindSpore日志、普通日志。图1 ModelArts训练日志只有MindSpore+Ascend训练场景下会产生单独的MindSpore日志。其他AI引擎的日志都包含在普通日志中，无法区分。

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