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Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left 问题现象 创建训练作业，Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示：“No space left”。 原因分析 TensorFlow多节点任务会启动parameter server（
kind 是 String 节点池类型。可选值如下： NodePool：节点池 metadata 是 CreateNodePoolMetaVO object 节点池的metadata信息。 spec 否 NodePoolSpec object 节点池创建请求体。 表3 CreateNodePoolMetaVO
节点当前状态。可选值如下： Available：节点可用 Creating：节点创建中 Deleting：节点删除中 Abnormal：节点不正常 Checking: 节点自检中 az String 节点所在的可用区。 privateIp String 节点的IP地址。 resources NodeResource
NodePool：节点池池 metadata NodePoolMetadata object 节点池的metadata信息。 spec NodePoolSpec object 节点池的期望信息。 status NodePoolStatus object 节点池的状态信息。 表4 NodePoolMetadata
of PoolNodeAz objects 资源池中节点的AZ信息。 nodePool 否 String 节点池名称。比如：nodePool-1。 taints 否 Array of Taint objects 支持给创建出来的节点加taints来设置反亲和性，非特权池不能指定。 labels
object 节点池的metadata信息。 spec NodePoolSpec object 节点池的期望信息。 status NodePoolStatus object 节点池的状态信息。 表3 NodePoolMetadata 参数 参数类型 描述 name String 节点池名称
Cluster节点池 为帮助您更好地管理Kubernetes集群内的节点，ModelArts支持通过节点池来管理节点。一个节点池包含一个节点或多个节点，能通过节点池批量配置一组节点。 在资源池详情页，单击“节点池管理”页签，您可以创建、更新和删除节点池。 图1 节点池管理 创建节点池 当您
API版本。可选值如下： v2 kind String 节点池类型。可选值如下： NodePool：节点池池 metadata NodePoolMetadata object 节点池的metadata信息。 spec NodePoolSpec object 节点池的期望信息。 status NodePoolStatus
保存ckpt时超时报错 在多节点集群训练完成后，只有部分节点会保存权重，而其他节点会一直在等待通信。当等待时间超过36分钟时，会发生超时的错误。 图1 报错提示 解决方法 1. 需要保证磁盘IO带宽正常，可以在36分钟内将文件保存到磁盘。单个节点内，最大只有60G（实际应该在40
保存ckpt时超时报错 在多节点集群训练完成后，只有部分节点会保存权重，而其他节点会一直在等待通信。当等待时间超过36分钟时，会发生超时的错误。 图1 报错提示 解决方法 1. 需要保证磁盘IO带宽正常，可以在36分钟内将文件保存到磁盘。单个节点内，最大只有60G（实际应该在40
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开发第一条Workflow 本章节提供了一个基于图像分类算法，构建包含训练单节点的Workflow的样例。更多节点的构建参数请参考创建Workflow节点。 步骤一：安装开发环境 本案例提供了两种安装开发环境的方法，您可根据使用习惯选择。 方法一：使用JupyterLab打开Notebook实例准备环境
法请参见获取项目ID和名称。 service_id：服务ID，在服务详情页可查看。 REGION_ENDPOINT：服务的终端节点，查询请参见终端节点。 def get_app_info(project_id, service_id): list_host_endpoints_url
法请参见获取项目ID和名称。 service_id：服务ID，在服务详情页可查看。 REGION_ENDPOINT：服务的终端节点，查询请参见终端节点。 def get_app_info(project_id, service_id): list_host_endpoints_url
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