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XLearning - 机器学习调度系统
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2019-05-30 22:33:29
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XLearning常见问题
1. 如何使用自定义版本或与集群安装版本不一致的框架执行作业?
2. 如何查看作业执行进度?
3. XLearning目前支持哪些分布式深度学习框架作业的提交,如何与单机模式区分?
4. TensorFlow分布式作业如何设置ClusterSpec?
5. 作业提交后,出现报错信息:java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/hadoop/mapred/JobConf, 如何解决?
6. 示例中数据集来源于mnist
7. LightGBM分布式作业如何获取指定机器数目和本地端口号?
8. Tensorflow中,环境变量TF_CONFIG如何利用已知变量进行构建?
9. Hadoop2.6.4以下版本如何使用查看作业执行占用的CPU内存负载信息功能?
10. 如何配置作业失败重试时内存自动扩充比例?
11. 作业提交后,出现报错信息:java.io.IOException: Cannot run program "tensorboard": error=2, No such file or directory, 如何解决?
12. 提交脚本中设置–conf xlearning.input.strategy或–input-strategy 为 PLACEHOLDER策略时,获取Worker角色对应各Container所分配的文件列表信息形式?
13.若存在用户自定义module于其他python文件中,如何处理?
14.作业使用 TensorFlow Estimator 高级API中,建议采用直接操作hdfs的数据读取及模型输出模式。
15.Yarn 2.6+ 版本中,提供有节点标签表达设置功能,XLearning可以通过指定配置项 xlearning.am.nodeLabelExpression、xlearning.worker.nodeLabelExpression、xlearning.ps.nodeLabelExpression 来对am、worker、ps各角色进行指定类型节点的提交。
16.目前TensorFlow提供有多种分布式策略供用户选择,并不局限于以往的ps架构,但仍旧需要各worker(或ps、estimator)之间的cluster信息。XLearning可通过设置 –conf xlearning.tf.distribution.strategy=true 来适配分布式策略高级API使用下的cluster构建。
17.MPI类型作业提交前,需要
18.如何以Docker环境运行作业?
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