文档首页/ AI开发平台ModelArts/ ModelArts用户指南（Standard）/ 使用ModelArts Standard训练模型/ 管理模型训练作业/ 使用Cloud Shell调试生产训练作业
更新时间：2024-08-16 GMT+08:00
查看PDF
分享

使用Cloud Shell调试生产训练作业

ModelArts Standard提供了Cloud Shell，可以登录运行中的容器，用于调试生产环境的训练作业。

约束限制

仅专属资源池支持使用Cloud Shell登录训练容器，且训练作业必须处于“运行中”状态。

前提条件：给子账号配置允许使用Cloud Shell的权限

  1. 使用主用户账号登录华为云的管理控制台，单击右上角用户名，在下拉框中选择“统一身份认证”，进入统一身份认证（IAM）服务。
  2. 在统一身份认证服务页面的左侧导航选择“权限管理 > 权限”，单击右上角的“创建自定义策略”按如下要求设置完成后单击“确定”。
    • “策略名称”：设置自定义策略名称，例如：允许通过Cloud Shell访问运行中的训练作业。
    • “策略配置方式”：选择可视化视图。
    • “策略内容”：允许，云服务中搜索ModelArts服务并选中，操作列中搜索关键词modelarts:trainJob:exec并选中，所有资源选择默认值。
      图1 创建自定义策略
  3. 在统一身份认证服务页面的左侧导航选择“用户组”，在用户组页面查找待授权的用户组名称，在右侧的操作列单击“授权”，勾选步骤2创建的自定义策略，单击“下一步”，选择授权范围方案，单击“确定”。

    此时，该用户组下的所有用户均有权限通过Cloud Shell登录运行中的训练作业容器。

    如果没有用户组，也可以创建一个新的用户组，并通过“用户组管理”功能添加用户，并配置授权。如果指定的子用户没有在用户组中，也可以通过“用户组管理”功能增加用户。

使用Cloud Shell

  1. 参考前提条件：给子账号配置允许使用Cloud Shell的权限，完成配置。
  2. 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”。
  3. 在训练作业列表中，单击作业名称进入训练作业详情页面。
  4. 在训练作业详情页面，单击“Cloud Shell”页签，登录训练容器。

    连接成功后，Cloud Shell界面提示如下。

    图2 Cloud Shell界面

    当作业处于非运行状态或权限不足时会导致无法使用Cloud Shell，请根据提示定位原因即可。

    图3 报错提示
    部分用户登录Cloud Shell界面时，可能会出现路径显示异常情况，此时在Cloud Shell中单击回车键即可恢复正常。
    图4 路径异常

如何使训练作业保持运行中状态

由于需要训练作业处于“运行中”状态才能登录Cloud Shell，因此本文介绍如何使训练作业保持运行中状态，方便您快速通过Cloud Shell登录运行中的训练容器。

通过Sleep命令使训练作业保持运行

  • 如果训练作业使用的是预置框架：

    在创建训练作业时，“创建方式”选择“自定义算法”，“启动方式”选择“预置框架”，代码目录中新增sleep.py并将此脚本作为“启动文件”。这样启动的作业将会持续运行60分钟。您可通过Cloud Shell进入容器进行调试。

    sleep.py示例：

    import os
os.system('sleep 60m')
    图5 预置框架启动方式
  • 如果训练作业使用的是自定义镜像

    在创建训练作业时，“创建方式”选择“自定义算法”，“启动方式”选择“自定义”，“启动命令”输入“sleep 60m”。这样启动的作业将会持续运行60分钟。您可通过Cloud Shell进入容器进行调试。

    图6 自定义启动方式

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。

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。

  1. 如果镜像中未安装screen，则执行“apt-get install screen”安装。
  2. 创建screen终端。
    # 使用 -S 创建一个叫name的screen终端 
screen -S name
  3. 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.
  4. 连接“screen_id”为“2276”的screen终端。
    screen -r 2276
  5. 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。

通过py-spy工具分析卡死进程的调用栈并结合代码分析定位卡死问题

本文指导用户通过py-spy工具分析卡死进程的调用栈并结合代码分析定位卡死问题。

  1. 在ModelArts Standard控制台，选择“模型训练>训练作业”。
  2. 在训练作业详情页面，选择Cloud Shell页签，登录训练容器（训练作业需处于运行中）。
  3. 安装py-spy工具。

    # 通过utils.sh脚本自动配置python环境
source /home/ma-user/modelarts/run/utils.sh

# 安装py-spy
pip install py-spy

# 如果超时提示connection broken by 'ProxyError('Cannot connect to proxy.')则表示用户设置了proxy，需要先关掉
export no_proxy=$no_proxy,repo.myhuaweicloud.com（此处需要替换成对应局点的pip源地址）
pip install py-spy

  4. 查看堆栈。py-spy工具的具体使用方法可参考py-spy官方文档。

    # 找到训练进程的PID
ps -ef

# 查看进程12345的进程堆栈
# 如果是8卡的训练作业，一般用此命令依次去查看主进程起的对应的8个进程的堆栈情况
py-spy dump --pid 12345

相关文档