训练模式选择

如果训练作业选用的是MindSpore类引擎和Ascend资源，则ModelArts提供3种训练模式选择（普通模式、高性能模式和故障诊断模式），支持用户根据实际场景获取不同的诊断信息。

模式说明

训练作业默认设置为普通模式，普通模式的调测信息可参考查看训练作业日志。

高性能模式的使用场景：最小化调测信息，可以提升运行速度，适合于网络稳定并追求高性能的场景。
故障诊断模式的使用场景：收集更多的信息用于定位，适合于执行出现问题需要收集故障信息进行定位的场景。此模式提供故障诊断，用户可以根据实际需求选择诊断类别。

各模式获取的调测信息如表1所示。

表1 MindSpore引擎各模式的调测信息
调测信息	普通模式	高性能模式	故障诊断模式	说明
MindSpore框架日志级别	Info级别	error级别	Info级别	MindSpore框架运行时日志。
RDR(Running Data Recorder)	关闭	关闭	开启	出现运行异常会自动地导出MindSpore中预先记录的数据以辅助定位运行异常的原因。不同的运行异常将会导出不同的数据。 RDR详细的介绍请参考MindSpore官网说明。
analyze_fail.dat	默认提供，上传至训练作业日志路径中			图编译失败自动导出故障信息，用于infer过程分析。
dump数据	默认提供，上传至训练作业日志路径中			后端执行期异常触发dump数据。

在故障诊断模式下，开启故障诊断功能后，支持用户查看以下故障诊断数据。以下数据存储至训练日志路径的OBS目录下。

故障诊断模式的训练输出日志文件说明：

{obs-log-path}/
    modelarts-job-{job-id}-worker-{index}.log # 在屏幕上显示日志（汇总）
    modelarts-job-{job-id}-proc-rank-{rank-id}-device-{device-id}.txt # 每个device的日志显示在屏幕上
    modelarts-job-{job-id}/
        ascend/
            npu_collect/rank_{id}/   # TFAdapter DUMP GRAPH 与 GE DUMP GRAPH 的输出路径，仅在使用TensorFlow框架时生成
            process_log/rank_{id}/   # Plog 日志路径
            msnpureport/{task-index}/  #msnpureport工具执行日志，用户无需关注
        mindspore/
            log/  # MindSpore 框架日志与 MindSpore 故障诊断数据

表2 故障诊断数据一览表（MindSpore）
故障诊断分类	故障诊断内容
CANN框架日志和故障诊断数据	HOST侧的INFO及INFO以上级别日志，包括HOST侧CANN软件桟日志、HOST侧驱动日志文件等。
MindSpore框架日志和故障诊断数据	MindSpore框架生成的日志，INFO及INFO以上级别日志。
	RDR(Running Data Recorder)文件。出现运行异常会自动地导出MindSpore中预先记录的数据以辅助定位运行异常的原因。不同的运行异常将会导出不同的数据。
	analyze_fail.dat，图编译失败自动导出故障信息，用于infer过程分析。
	dump数据，后端执行期异常触发dump数据。