华为云用户手册

AI开发平台MODELARTS-报错“Bad owner or permissions on C:\Users\Administrator/.ssh/config”或“Connection permission denied (publickey)”如何解决？:解决方案

解决方案找到.ssh文件夹。一般位于“C:\Users”，例如“C:\Users\xxx”。 “C:\Users”目录下的文件名必须和Windows登录用户名完全一致。右键单击.ssh文件夹，选择“属性”。然后单击“安全”页签。单击“高级”，在弹出的高级安全设置界面单击“禁用继承”，在弹出的“阻止继承”窗口单击“从此对象中删除所有继承的权限”。此时所有用户都将被删除。添加所有者：在同一窗口中，单击“添加”，在弹出的新窗口中，单击“主体”后面的“选择主体”，弹出“选择用户，计算机，服务账户或组”窗口，单击“高级”，输入用户名，单击“立即查找”按钮，显示用户搜索结果列表。选择您的用户账户，然后单击“确定”（大约四个窗口）以关闭所有窗口。图1 添加所有者完成所有操作后，再次关闭并打开VS Code并尝试连接到远程SSH主机。备注：此时密钥需放到.ssh文件夹中。

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AI开发平台MODELARTS-为什么资源充足还是在排队？

为什么资源充足还是在排队？如果是公共资源池，一般是由于其他用户占用资源导致，请耐心等待或根据训练作业一直在等待中（排队）？方法降低排队时间。如果是专属资源池，建议您进行以下排查：排查专属资源池中是否存在其他作业（包括推理作业、训练作业、开发环境作业等）。可通过总览页面，快速判断是否有其他模块的作业或实例在运行中，并进入到相关作业或实例上，判断是否使用了专属资源池。如判断相关作业或实例可停止，则可以停止，释放出更多的资源。图1 总览单击进入专属资源池详情页面，查看作业列表。观察队头是否有其他作业在排队，如果已有作业在排队，则新建的作业需要继续等待。图2 作业排队列表如果通过排查计算，发现资源确实足够，则考虑可能由于资源碎片化导致的。例如，集群共2个节点，每个节点都空闲了4张卡，总剩余卡数为8张卡，但用户的作业要求为1节点8张卡，因此无法调度上。父主题：一般性问题

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AI开发平台MODELARTS-ModelArts如何通过标签实现资源分组管理:Step3 在TMS中根据资源类型查询ModelArts资源使用情况

Step3 在TMS中根据资源类型查询ModelArts资源使用情况登录TMS控制台，在资源标签页面根据资源类型和资源标签查询指定区域的资源任务。区域：使用华为云的具体Region，区域概念请参见什么是区域、可用区？资源类型：ModelArts支持查询的资源类型如表1所示。资源标签：不填写标签时，表示查询所有资源，无论此资源是否有配置标签。选择相应标签查询资源，用户可以通过多个标签组合查询资源使用情况。表1 ModelArts的资源类型资源类型说明 ModelArts-Notebook ModelArts的开发环境Notebook对应的资源类型。 ModelArts-TrainingJob ModelArts的训练作业对应的资源类型。 ModelArts-RealtimeService ModelArts的推理在线服务对应的资源类型。 ModelArts-ResourcePool ModelArts的专属资源池对应的资源类型。如您的组织已经设定ModelArts的相关标签策略，则需按照标签策略规则为资源添加标签。标签如果不符合标签策略的规则，则可能会导致资源创建失败，请联系组织管理员了解标签策略详情。

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AI开发平台MODELARTS-ModelArts如何通过标签实现资源分组管理:Step2 在ModelArts任务中添加标签

Step2 在ModelArts任务中添加标签在ModelArts中创建Notebook、创建训练作业、创建推理在线服务时，对这些任务配置标签。在ModelArts的Notebook中添加标签。可以在创建Notebook页面添加标签，也可以在已经创建完成的Notebook详情页面的“标签”页签中添加标签。在ModelArts的训练作业中添加标签。可以在创建训练作业页面添加标签，也可以在已经创建完成的训练作业详情页面的“标签”页签中添加标签。在ModelArts的在线服务中添加标签。可以在创建在线服务页面添加标签，也可以在已经创建完成的在线服务详情页面的“标签”页签中添加标签。在ModelArts的专属资源池中添加标签。可以在创建弹性集群的时候添加标签，也可以在已经创建完成的资源池详情页面的“标签”页签中添加标签。图1 添加标签用户也可以在ModelArts任务中添加标签时，创建新的标签，直接输入标签键和标签值即可。此处创建的标签仅当前的项目Project可见。不同的项目中查看不到。

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AI开发平台MODELARTS-配置了合理的服务部署超时时间，服务还是部署失败，无法启动

配置了合理的服务部署超时时间，服务还是部署失败，无法启动服务部署成功的标志是模型启动完成，如果没有配置健康检查，就无法检测到模型是否真实的启动。在自定义镜像健康检查接口中，用户可以实现实际业务是否成功的检测。在创建AI应用时配置健康检查延迟时间，保证容器服务的初始化。因此，推荐在创建AI应用时配置健康检查，并设置合理的延迟检测时间，实现实际业务的是否成功的检测，确保服务部署成功。父主题：在线服务

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AI开发平台MODELARTS-服务部署失败，报错ModelArts.3520，服务总数超限

服务部署失败，报错ModelArts.3520，服务总数超限部署服务时，ModelArts报错“ModelArts.3520: 在线服务总数超限，限制为20”，接口返回“A maximum of xxx real-time services are allowed.”，表示服务数量超限。正常情况下，单个用户最多可创建20个在线服务。可采取以下方式处理：删除状态为“异常”的服务。删除长期不使用的服务。因业务原因需申请更大配额，可提工单申请扩容。父主题：在线服务

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AI开发平台MODELARTS-AI Gallery的入口在哪里

AI Gallery的入口在哪里控制台入口登录ModelArts管理控制台。在左侧导航栏中选择“AI Gallery”跳转到AI Gallery首页。直接网址访问旧版AI Gallery将下线，已不再更新，建议使用新版AI Gallery。旧版AI Gallery地址：https://developer.huaweicloud.com/develop/aigallery/home.html 新版AI Gallery地址：https://pangu.huaweicloud.com/gallery/home.html 父主题： AI Gallery

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AI开发平台MODELARTS-动态挂载OBS并行文件系统成功，但是在Notebook的JupyterLab中无法看到本地挂载点:原因分析

原因分析本地挂载目录是在Notebook容器的“~/data”目录下创建的demo-yf文件夹，而JupyterLab左侧导航默认路径为“~/work”目录，相当于/data和/work是同一层级，所以在JupyterLab中看不到。打开Terminal后，默认为~work目录，执行如下命令进入~data目录查看本地挂载路径： (PyTorch-1.8) [ma-user work]$cd (PyTorch-1.8) [ma-user ~]$cd /data (PyTorch-1.8) [ma-user data]$ls

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AI开发平台MODELARTS-如何在CodeLab上安装依赖？:在Terminal中安装

在Terminal中安装在Terminal里激活需要的anaconda python环境后再进行安装。例如，通过terminal在“TensorFlow-1.8”的环境中使用pip安装Shapely。在总览页面进入CodeLab。在“Other”区域下，选择“Terminal”，新建一个terminal文件。在代码输入栏输入以下命令，获取当前环境的kernel，并激活需要安装依赖的python环境。 cat /home/ma-user/README source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate TensorFlow-1.8 如果需要在其他python环境里安装，请将命令中“TensorFlow-1.8”替换为其他引擎。在代码输入栏输入以下命令安装Shapely。 pip install Shapely

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AI开发平台MODELARTS-Jupyter可以安装插件吗？

Jupyter可以安装插件吗？ Jupyter可以安装插件。目前jupyter插件多数采用wheel包的形式发布，一次性完成前后端插件的安装，安装时注意使用jupyter服务依赖的环境“/modelarts/authoring/notebook-conda/bin/pip”进行安装，不要使用默认的anaconda（kernel依赖的python环境）的pip进行安装。使用命令jupyter labextension list --app-dir=/home/ma-user/.lab/console查询前端插件安装目录为：/home/ma-user/.local/share/jupyter/labextensions 后端插件代码安装目录：/home/ma-user/.local/lib/python3.7/site-packages 配置文件目录：/home/ma-user/.jupyter/ 后端插件使用jupyter server extension list命令查询。父主题： CodeLab

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AI开发平台MODELARTS-部署服务如何选择计算节点规格？

部署服务如何选择计算节点规格？部署服务时，用户需要指定节点规格进行服务部署，界面目前显示的节点规格是ModelArts根据用户的AI应用和资源池的节点规格计算得到，用户可以选择ModelArts提供的规格，也可以使用自定义规格（公共资源池不支持）。计算节点规格主要是根据用户AI应用实际需要的资源进行选择，如AI应用正常运行需要3U10G的资源，那么需要选择大于3U10G的计算节点规格。确保服务能够部署成功正常运行。图1 选择计算节点规格规格的使用注意事项如下： 1、权限控制通用的计算节点规格是未做权限控制的，如modelarts.vm.cpu.2u，只要资源池有资源，就可以选择使用。一些特殊的规格需要联系系统管理员增加权限。 2、公共资源池的规格无法选择共享池的资源是有限的，显示置灰表示当前规格的资源已经被用完。请选择未置灰的规格，也可以创建自己的专属资源池。 3、自定义规格只有在专属资源池部署服务时，支持自定义资源规格。公共资源池部署服务不支持。图2 自定义规格 4、免费规格只有公共资源池支持使用免费节点规格。免费规格有使用数量和使用时长的限制。目前仅在“华北-北京四”区域提供了免费规格。父主题：功能咨询

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AI开发平台MODELARTS-开发环境中不同Notebook规格资源“/cache”目录的大小

开发环境中不同Notebook规格资源“/cache”目录的大小创建Notebook时，可以根据业务数据量的大小选择资源。 ModelArts会挂载硬盘至“/cache”目录，用户可以使用此目录来储存临时文件。“/cache”与代码目录共用资源，不同资源规格有不同的容量。映射规则：当前不支持CPU配置cache盘；GPU与昇腾资源为单卡时，cache目录保持500G大小限制；除单卡外，cache盘大小与卡数有关，计算方式为卡数*500G，上限为3T。详细表1所示。表1 不同Notebook规格资源“/cache”目录的大小规格类别 cache盘大小 GPU-0.25卡 500G*0.25 GPU-0.5卡 500G*0.5 GPU-单卡 500G GPU-双卡 500G*2 GPU-四卡 500G*4 GPU-八卡 3T 昇腾-单卡 500G 昇腾-双卡 500G*2 昇腾-四卡 500G*4 昇腾-八卡 3T CPU -- 父主题：更多功能咨询

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AI开发平台MODELARTS-数据集如何切分

数据集如何切分在发布数据集时，仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。一般默认不启用该功能。启用后，需设置对应的训练验证比例。输入“训练集比例”，数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练集比例”后，“验证集比例”自动填充。“训练集比例”加“验证集比例”等于1。 “训练集比例”即用于训练模型的样本数据比例；“验证集比例”即用于验证模型的样本数据比例。“训练验证比例”会影响训练模板的性能。父主题： Standard数据管理

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AI开发平台MODELARTS-在线服务处于运行中状态时，如何填写推理请求的request header和request body:原因分析

原因分析在线服务部署完成且服务处于运行中状态后，可以通过调用指南页签的调用地址对模型发起预测请求，出于安全考虑，ModelArts会通过相关的认证鉴权机制避免在线服务被无关人员非法调用。所以在预测请求的header信息中包含的是调用者的身份信息，在body部分是需要进行预测的内容。 header的部分需要按照华为云的相关机制进行认证，body部分需要根据模型的要求如前处理脚本的要求，如自定义镜像的要求进行输入。

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AI开发平台MODELARTS-在线服务处于运行中状态时，如何填写推理请求的request header和request body:处理方法

处理方法 Header：在调用指南页签上最多可以获取到两个api地址，分别是支持 IAM /AKSK认证的地址以及支持APP认证的地址，对于支持不同认证方式的地址，对header的组织也不同，具体如下： IAM/AKSK认证方式：需要在header的X-Auth-Token字段上填入该租户在该region的domain级别的token。具体指导参见连接：获取IAM用户Token。 APP认证的方式：APP认证方式又可以细分为AppCode认证和APP签名认证。 AppCode认证需要在header的X-Apig-AppCode字段上填入绑定给该在线服务的APP的AppCode。 APP签名认证需要在header的X-Sdk-Date和Authorization字段中填入通过sdk或者工具使用该在线服务绑定的APP的AppKey和AppSecret所生产的这两个字段的值，以完成对该请求的签名认证。具体指导参见链接：访问在线服务（APP认证）。 Body： body的组装和模型强相关，不同来源的模型body的组装方式不同。模型为从容器镜像中导入的：需要按照自定义镜像的要求组织，请咨询该镜像的制作人。模型为从对象存储(OBS)导入的：此时对body的要求会在推理代码中体现，具体在推理代码的_preprocess方法中，该方法将输入的http body转换成模型期望的输入，具体的指导可以查看文档：模型推理代码编写说明。模型从AI Gallery中获取的：请查看AI Gallery中的调用说明或者咨询该模型的提供方。

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AI开发平台MODELARTS-在线服务运行中但是预测失败时，如何排查报错是不是模型原因导致的:原因分析

原因分析在线服务启动后，ModelArts提供两种方式的预测：方式1：在ModelArts的Console的预测页签进行预测；方式2：在ModelArts的Console的调用指南页签获取到调用地址，然后通过cURL或者Postman等工具进行预测。无论是方式1还是方式2，当推理请求发送出去后都有可能收到不符合预期的推理结果。推理请求经过一系列传递后最终是会进入到模型服务中，模型服务可能是以自定义镜像的方式导入的，可能是因为模型服务在处理推理请求时候出现了问题导致结果不符合预期，能准确判断出来是否是在模型服务中出的问题对于快速解决问题帮助很大。

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AI开发平台MODELARTS-在线服务运行中但是预测失败时，如何排查报错是不是模型原因导致的:建议与总结

建议与总结鉴于模型服务有从对象存储服务 (OBS)中导入，从容器镜像中导入，从AI Gallery中获取等多种途径，对于上述不同模型服务的来源所产生的常见问题及处理方法建议如下：从容器镜像中导入：由于此种方式镜像为用户完全自定义的镜像，错误原因会因自定义镜像的不同而不同，建议查看模型日志确定错误原因。从对象存储服务(OBS)中导入：如您收到的返回是MR系列错误码，如MR.0105，请查看在线服务详情页面的日志页签查看对应的错误日志。从AI Gallery中获取：请咨询该模型在AI Gallery中的发布者。

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AI开发平台MODELARTS-在线服务运行中但是预测失败时，如何排查报错是不是模型原因导致的:处理方法

处理方法不管是用方式1还是方式2，要判断是否是模型服务返回的不合预期的结果都需要获取到本次推理请求的response header及response body。如果是方式1，可以通过浏览器的开发者工具获取到推理请求的response信息。以Chrome浏览器为例，可以使用快捷键F12打开开发者工具，然后选择“Network”页签，再单击“预测”，可以在Network页签窗口中看到本次推理请求的response信息如下图。图1 推理请求的response信息在name栏找到推理请求，其中推理请求的URL包含“/v1/infers”的关键字，可以在header栏中的url看到完整url，分别在Headers页签及Response页签中查看response的信息。如果是方式2可以根据不同的工具查看response header及body信息，比如CURL命令可以通过-I选项查看response header。如果查看到的response header中Server字段为ModelArts且response body中没有显示ModelArts.XXXX的错误码，此时收到的response信息为模型服务返回的response信息，如果不符合预期，可以判断为模型服务返回的结果不符合预期。

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AI开发平台MODELARTS-服务预测请求体大小限制是多少？

服务预测请求体大小限制是多少？服务部署完成且服务处于运行中后，可以往该服务发送推理的请求，请求的内容根据模型的不同可以是文本，图片，语音，视频等内容。当使用调用指南页签中显示的调用地址（华为云APIG网关服务的地址）预测时，对请求体的大小限制是12MB，超过12MB时，请求会被拦截。如果是从ModelArts console的预测页签进行的预测，由于console的网络链路的不同，此时要求请求体的大小不超过8MB。因此，尽量避免请求体大小超限。如果有高并发的大流量推理请求，请提工单联系专业服务支持。父主题：功能咨询

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AI开发平台MODELARTS-报错“Host key verification failed.'或者'Port forwarding is disabled.”如何解决？:解决方法

解决方法在VS Code中使用命令方式进行远程连接时，增加参数"-o StrictHostKeyChecking=no" ssh -tt -o StrictHostKeyChecking=no -i ${IdentityFile} ${User}@${HostName} -p ${Port} 参数说明： - IdentityFile：本地密钥路径 - User：用户名，例如：ma-user - HostName：IP地址 - Port：端口号在VS Code中手工配置远程连接时，在本地的ssh config文件中增加配置参数“StrictHostKeyChecking no”和“UserKnownHostsFile=/dev/null” Host xxx HostName x.x.x.x #IP地址 Port 22522 User ma-user IdentityFile C:/Users/my.pem StrictHostKeyChecking no UserKnownHostsFile=/dev/null ForwardAgent yes 提示：增加参数后SSH登录时会忽略known_hosts文件，有安全风险。

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AI开发平台MODELARTS-报错“An SSH installation couldn't be found”或者“Could not establish connection to instance xxx: 'ssh' ...”如何解决？:解决方法

解决方法如果当前环境未安装OpenSSH，请下载并安装OpenSSH。当通过“可选功能”未能成功安装时，请手动下载OpenSSH安装包，然后执行以下步骤：下载zip包并解压放入“C:\Windows\System32”。以管理员身份打开CMD，在“C:\Windows\System32\OpenSSH-xx”目录下，执行以下命令： powershell.exe -ExecutionPolicy Bypass -File install-sshd.ps1 添加环境变量：将“C:\Program Files\OpenSSH-xx”（路径中包含ssh可执行exe文件）添加到环境系统变量中。重新打开CMD，并执行ssh，结果如下图即说明安装成功，如果还未装成功则执行5和6。 OpenSSH默认端口为22端口，开启防火墙22端口号，在CMD执行以下命令： netsh advfirewall firewall add rule name=sshd dir=in action=allow protocol=TCP localport=22 启动OpenSSH服务，在CMD执行以下命令： Start-Service sshd 若OpenSSH未安装在默认路径下，打开命令面板（Windows： Ctrl+Shift+P，macOS：Cmd+Shift+P），搜索“Open settings”。然后将remote.SSH.path属性添加到settings.json中，例如："remote.SSH.path": "本地OpenSSH的安装路径"

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AI开发平台MODELARTS-报错“The VS Code Server failed to start”如何解决？:解决方法

解决方法检查VS Code版本是否为1.78.2或更高版本，如果是，请查看Remote-SSH版本，如果Remote-SSH版本低于v0.76.1，请升级Remote-SSH。打开命令面板（Windows： Ctrl+Shift+P，macOS：Cmd+Shift+P），搜索“Kill VS Code Server on Host”，选择出问题的实例进行自动清除，然后重新进行连接。图1 清除异常的实例

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AI开发平台MODELARTS-远程连接处于retry状态如何解决？:解决方法

解决方法方法一（本地）：打开命令面板（Windows： Ctrl+Shift+P，macOS：Cmd+Shift+P），搜索“Kill VS Code Server on Host”，选择出问题的实例进行自动清除，然后重新进行连接。图1 清除异常的实例方法二（远端）：在VS Code的Terminal中删除“/home/ma-user/.vscode-server/bin/”下正在使用的文件，然后重新进行连接。 ssh -tt -o StrictHostKeyChecking=no -i ${IdentityFile} ${User}@${HostName} -p ${Port} rm -rf /home/ma-user/.vscode-server/bin/ 参数说明： - IdentityFile：本地密钥路径 - User：用户名，例如：ma-user - HostName：IP地址 - Port：端口号 vscode-server相关问题也可以使用上述的解决方法。

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AI开发平台MODELARTS-在ModelArts控制台界面上单击VS Code接入并在新界面单击打开，VS Code打开后未进行远程连接:解决方法一

解决方法一方法一：检查VS Code网络是否正常。在VS Code插件市场上搜索ModelArts-HuaweiCloud，如果显示如下则网络异常，请切换代理或使用其他网络。操作完成后再次执行搜索，若显示如下则网络正常，请回到ModelArts控制台界面再次单击界面上的“VS Code接入”按钮。方法二：出现如下图报错，是由于VS Code版本过低，建议升级VS Code版本为1.57.1或者最新版。

AI开发平台MODELARTS VS Code连接开发环境失败常见问题
AI开发平台MODELARTS-从AI Gallery下载到桶里的数据集，再在ModelArts里创建数据集，显示样本数为0

从AI Gallery下载到桶里的数据集，再在ModelArts里创建数据集，显示样本数为0 首先需要确认从AI Gallery下载的数据格式，比如压缩包、excel文件等会被忽略，支持格式详情：数据集类型标注类型创建数据集导入数据导出数据发布数据集修改数据集管理版本自动分组数据特征文件型图像分类支持支持支持支持支持支持支持支持物体检测支持支持支持支持支持支持支持支持图像分割支持支持支持支持支持支持支持 - 声音分类支持支持 - 支持支持支持 - - 语音内容支持支持 - 支持支持支持 - - 语音分割支持支持 - 支持支持支持 - - 文本分类支持支持 - 支持支持支持 - - 命名实体支持支持 - 支持支持支持 - - 文本三元组支持支持 - 支持支持支持 - - 视频支持支持 - 支持支持支持 - - 自由格式支持 - 支持支持支持支持 - - 表格型表格支持支持 - 支持支持支持 - - 父主题： Standard数据管理

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AI开发平台MODELARTS-ModelArts数据管理支持哪些格式？

ModelArts数据管理支持哪些格式？不同类型的数据集支持不同的功能。数据集类型标注类型创建数据集导入数据导出数据发布数据集修改数据集管理版本自动分组数据特征文件型图像分类支持支持支持支持支持支持支持支持物体检测支持支持支持支持支持支持支持支持图像分割支持支持支持支持支持支持支持 - 声音分类支持支持 - 支持支持支持 - - 语音内容支持支持 - 支持支持支持 - - 语音分割支持支持 - 支持支持支持 - - 文本分类支持支持 - 支持支持支持 - - 命名实体支持支持 - 支持支持支持 - - 文本三元组支持支持 - 支持支持支持 - - 视频支持支持 - 支持支持支持 - - 自由格式支持 - 支持支持支持支持 - - 表格型表格支持支持 - 支持支持支持 - - 父主题： Standard数据管理

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AI开发平台MODELARTS-如何将某些图片划分到验证集或者训练集？:切分比例的指定：

切分比例的指定：在发布数据集时，仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。一般默认不启用该功能。启用后，需设置对应的训练验证比例。输入“训练集比例”，数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练集比例”后，“验证集比例”自动填充。“训练集比例”加“验证集比例”等于1。 “训练集比例”即用于训练模型的样本数据比例；“验证集比例”即用于验证模型的样本数据比例。“训练验证比例”会影响训练模板的性能。

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AI开发平台MODELARTS-自动学习模型训练图片异常？

自动学习模型训练图片异常？使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测）序号图片异常显示字段图片异常说明解决方案字段解决方案说明 1 load failed 图片无法被解码且不能修复 ignore 系统已自动过跳过这张图片，不需要用户处理。 2 tf-decode failed 图片无法被TensorFlow解码且不能修复 ignore 系统已跳过这张图片，不需要用户处理。 3 size over 图片大于5MB resize to small 系统已将图片压缩到5MB以内处理，不需要用户处理。 4 mode illegal 图片非RGB模式 convert to rgb 系统已将图片转成RGB格式处理，不需要用户处理。 5 type illegal 非图片文件，但可以转换成JPG convert to jpg 系统已将图片转换成JPG格式处理，不需要用户处理。父主题：模型训练

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AI开发平台MODELARTS-训练作业的自定义镜像如何安装Moxing？

训练作业的自定义镜像如何安装Moxing？为避免自动安装Moxing会影响用户自定义镜像中的包环境，所以自定义镜像需要用户手动安装Moxing。Moxing安装包会在作业启动后放在“/home/ma-user/modelarts/package/”目录下。可在使用Moxing功能前执行如下代码，进行Moxing的安装。 import os os.system("pip install /home/ma-user/modelarts/package/moxing_framework-*.whl") 本案例仅适用于训练作业环境。父主题：功能咨询

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AI开发平台MODELARTS-多节点训练TensorFlow框架ps节点作为server会一直挂着，ModelArts是怎么判定训练任务结束？如何知道是哪个节点是worker呢？

多节点训练TensorFlow框架ps节点作为server会一直挂着，ModelArts是怎么判定训练任务结束？如何知道是哪个节点是worker呢？ TensorFlow框架分布式训练的情况下，会启动ps与worker任务组，worker任务组为关键任务组，会以worker任务组的进程退出码，判断训练作业是否结束。通过task name判断的哪个节点是worker。下发的训练作业是一个volcano job，里边会有两个task：一个是ps、一个是worker。两个task的启动命令不同，会自动生成超参--task_name，ps的--task_name=ps，worker的 --task_name=worker。父主题：功能咨询

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