机器学习PAI这种情况该怎么处理比较好？我现在用的final，任务是T+1执行的，偶尔会因为资源紧张-[阿里云_云淘科技]

机器学习PAI这种情况该怎么处理比较好？我现在用的final，任务是T+1执行的，偶尔会因为资源紧张失败，我现在想在失败时设置重启，但重启final会有多个模型，这时候拆分就会报错。

以下为热心网友提供的参考意见

面对机器学习PAI（阿里云机器学习平台）中出现的资源紧张导致最终（final）阶段任务偶尔失败，以及任务重启后可能出现模型拆分报错的问题，可以考虑以下策略来优化和解决：

1. 资源调度优化：

   • 调整任务执行时间：尽量避开平台资源使用高峰期，选择资源较为充裕的时间窗口执行任务。
   • 资源预留：根据任务规模预先向PAI平台申请并预留足够的计算资源，确保任务有足够的计算力支撑。
   • 资源监控与预警：实时监控任务执行过程中的资源使用情况，当接近阈值时提前预警并手动或自动调整任务优先级、资源分配等。

2. 任务重试与容错设计：

   • 设置合理的任务重试策略：在任务配置中设置适当的重试次数和间隔时间，让任务在失败后自动重试，而不是立即重启。
   • 添加断点续跑功能：如果PAI支持，设计任务能在中断的地方继续执行，而不是每次都从头开始训练模型。

3. 模型存储与恢复：

   • 分阶段存储模型：在训练过程中定期保存中间模型，当任务失败时，可以从最近的checkpoint点恢复训练而非从头开始。
   • 失败时避免模型重复：在任务重启前检查是否存在已生成的模型，避免因重试产生重复的模型版本，从而导致拆分冲突。

4. 任务依赖与流水线设计：

   • 构建任务依赖关系：通过PAI的任务依赖或流水线功能，确保前序任务（比如特征工程、预训练等）成功后再执行最终模型训练任务。
   • 异步处理模型合并：设计任务间通信或状态跟踪机制，确保在模型训练完成后，再执行模型整合和评估等后续操作，防止因多个final任务产生的模型冲突。

综上所述，解决这个问题的关键在于优化资源管理和任务执行策略，并设计健壮的任务重试与恢复机制，确保在资源紧张或任务失败时能妥善处理模型训练的过程。

以下为热心网友提供的参考意见

针对您在机器学习PAI中遇到的问题，如果您希望在任务失败时进行重启，并且使用final类型的模型导出，可以考虑以下两种解决方案：

1. 使用自动重试机制：PAI提供了自动重试机制，可以实现在任务失败后自动重启。您可以在创建任务时，设置重试次数和重试间隔，以避免任务在资源紧张时失败。具体设置方法如下：在创建任务时，选择任务类型为“定时任务”，然后在“调度配置”中设置重试次数和重试间隔。这样，在任务失败时，PAI会自动进行重试，直到任务成功执行。
2. 使用final类型的模型拆分：如果您需要在final类型的模型导出中实现重启功能，可以考虑使用模型拆分。这样，在任务失败时，您可以根据失败的原因，选择对应的模型进行重启。具体操作方法如下：在模型导出时，选择final类型的导出，然后在导出设置中选择模型拆分。这样，在任务失败时，您可以根据实际情况选择对应的模型进行重启。需要注意的是，在使用模型拆分时，需要确保模型的拆分规则明确，以避免在选择模型时出现错误。

以下为热心网友提供的参考意见

应该用final。final是训练完成才导出的，失败是不导出的，失败重启不会产生应该多个模型。你是不是训练命令下面还有别的命令失败了，这个DW Node重跑，就导致训练命令其实成功了，又启动了一遍，拆开成多个节点，每个节点管自己命令的重跑就应该不会有这种问题。 ，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”