針對 ParallelRunStep 進行疑難排解

發行項
03/28/2024

適用於：Python SDK azureml 第 1 版

在本文中，您將了解在使用 Azure Machine Learning SDK 的 ParallelRunStep 類別遇到錯誤時，如何進行疑難排解。

如需針對管線進行疑難排解的一般提示，請參閱對機器學習管線進行疑難排解。

在本機測試指令碼

您的 ParallelRunStep 會做為 ML 管線中的步驟執行。第一步，您可能會想在本機測試您的指令碼。

輸入腳本需求

ParallelRunStep的輸入腳本必須包含 run() 函式並選擇性包含 init() 函式：

init()：請將此函式用於高成本或一般的準備，以進行後續的處理。例如，使用此函式將模型載入至全域物件。此函式只會在程序開始時呼叫一次。

注意

如果您的 init 方法會建立輸出目錄，請指定 parents=True 和 exist_ok=True。在作業執行所在的每個節點上，都會從每個背景工作處理序呼叫 init 方法。
run(mini_batch)：此函式會針對每個 mini_batch 執行個體來執行。
- mini_batch：ParallelRunStep 會叫用 run 方法，並將 list 或 pandas DataFrame 作為引數傳遞給方法。 mini_batch 中的每個項目會是檔案路徑 (如果輸入是 FileDataset) 或 pandas DataFrame (如果輸入是 TabularDataset)。
- response：run() 方法應該傳回 pndas DataFrame 或陣列。針對 append_row output_action，這些傳回的元素會附加至一般輸出檔案。針對 summary_only，則會忽略元素的內容。針對所有輸出動作，每個傳回的輸出元素會指出輸入迷你批次中一次成功的輸入元素執行。確保執行結果中有足夠的資料可將輸入對應至執行輸出結果。執行輸出將會寫入至輸出檔案，而且不保證會按照順序，所以您應該在輸出中使用某個索引鍵以將其對應至輸入。
  
  注意
  
  一個輸入元素必須有一個輸出元素。

%%writefile digit_identification.py
# Snippets from a sample script.
# Refer to the accompanying digit_identification.py
# (https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/tree/master/how-to-use-azureml/machine-learning-pipelines/parallel-run)
# for the implementation script.

import os
import numpy as np
import tensorflow as tf
from PIL import Image
from azureml.core import Model


def init():
    global g_tf_sess

    # Pull down the model from the workspace
    model_path = Model.get_model_path("mnist")

    # Construct a graph to execute
    tf.reset_default_graph()
    saver = tf.train.import_meta_graph(os.path.join(model_path, 'mnist-tf.model.meta'))
    g_tf_sess = tf.Session()
    saver.restore(g_tf_sess, os.path.join(model_path, 'mnist-tf.model'))


def run(mini_batch):
    print(f'run method start: {__file__}, run({mini_batch})')
    resultList = []
    in_tensor = g_tf_sess.graph.get_tensor_by_name("network/X:0")
    output = g_tf_sess.graph.get_tensor_by_name("network/output/MatMul:0")

    for image in mini_batch:
        # Prepare each image
        data = Image.open(image)
        np_im = np.array(data).reshape((1, 784))
        # Perform inference
        inference_result = output.eval(feed_dict={in_tensor: np_im}, session=g_tf_sess)
        # Find the best probability, and add it to the result list
        best_result = np.argmax(inference_result)
        resultList.append("{}: {}".format(os.path.basename(image), best_result))

    return resultList

如果推斷指令碼所在的相同目錄中有另一個檔案或資料夾，您可以藉由尋找目前的工作目錄來對其進行參照。如果想要匯入套件，您也可以將套件資料夾附加至 sys.path。

script_dir = os.path.realpath(os.path.join(__file__, '..',))
file_path = os.path.join(script_dir, "<file_name>")

packages_dir = os.path.join(file_path, '<your_package_folder>')
if packages_dir not in sys.path:
    sys.path.append(packages_dir)
from <your_package> import <your_class>

ParallelRunConfig 的參數

ParallelRunConfig 是 Azure Machine Learning 管線中 ParallelRunStep 執行個體的主要組態。您可以用此設定來包裝指令碼並設定必要參數，包括下列各項：

entry_script：作為本機檔案路徑的使用者指令碼，將會在多個節點上平行執行。如果 source_directory 存在，請使用相對路徑。否則，使用可在機器上存取的路徑即可。
mini_batch_size：傳遞至單一 run() 呼叫的迷你批次大小。 (選擇性；預設值為 10 個檔案 (若為 FileDataset) 和 1MB (若為 TabularDataset)。)
- 針對 FileDataset，這是最小值為 1 的檔案數目。您可以將多個檔案結合成一個迷你批次。
- 針對 TabularDataset，這是資料的大小。範例值為 1024、1024KB、10MB 和 1GB。建議值是 1MB。 TabularDataset 中的迷你批次絕對不會跨越檔案界限。例如，如果您有各種大小的 .csv 檔案，最小檔案為 100 KB，最大檔案則為 10 MB。如果您設定 mini_batch_size = 1MB，則系統會將小於 1 MB 的檔案視為一個迷你批次。大於 1 MB 的檔案則會分割成多個迷你批次。
  
  注意
  
  SQL 支援的 TabularDataset 無法分割。無法分割來自單一 parquet 檔和單一資料列群組的 TabularDataset。
error_threshold：處理期間應該忽略的記錄失敗數目 (針對 TabularDataset) 和檔案失敗數目 (針對 FileDataset)。如果整個輸入的錯誤計數超過此值，作業便會中止。錯誤閾值適用於整個輸入，而非適用於傳送至 run() 方法的個別迷你批次。範圍為 [-1, int.max]。 -1 部分會指出要在處理期間忽略所有失敗。
output_action：下列其中一個值說明輸出的資料會如何被組合：
- summary_only：使用者指令碼會儲存輸出。 ParallelRunStep 只會將輸出用於計算錯誤閾值。
- append_row：針對所有輸入，輸出資料夾中只會建立一個檔案，並以直線分隔的方式附加所有輸出。
append_row_file_name：若要自訂 append_row output_action 的輸出檔案名稱 (選用，預設值為 parallel_run_step.txt)。
source_directory：資料夾的路徑，資料夾中包含要在計算目標上執行的所有檔案 (選擇性)。
compute_target：只支援 AmlCompute。
node_count：要用來執行使用者指令碼的計算節點數目。
process_count_per_node：每個節點平行執行輸入腳本的背景工作處理序數目。若為 GPU 機器，預設值為 1。若為 CPU 機器，預設值為每個節點的核心數目。背景工作處理序會透過傳遞所取得的迷你批次來重複呼叫 run()。您作業中的背景工作處理序總數為 process_count_per_node * node_count，此數目會決定平行執行的 run() 上限數。
environment：Python 環境定義。您可以將其設定為使用現有 Python 環境，也可以設定暫存環境。定義也會負責設定必要的應用程式相依性 (選擇性)。
logging_level：記錄詳細程度。增加詳細程度的值包括：WARNING、INFO 和 DEBUG。 (選擇性；預設值為 INFO)
run_invocation_timeout：run() 方法叫用逾時 (以秒為單位)。 (選擇性；預設值為 60)
run_max_try：迷你批次的 run() 嘗試次數上限。如果擲回例外狀況，或達到 run_invocation_timeout 時未傳回任何內容 (選用；預設值為 3)，則 run() 會失敗。

您可以將 mini_batch_size、node_count、process_count_per_node、logging_level、run_invocation_timeout 和 run_max_try 指定為 PipelineParameter，以便在重新提交管線執行時，可以微調參數值。在此範例中，您會針對 mini_batch_size 和 Process_count_per_node 使用 PipelineParameter，而且將會在重新提交另一次執行時變更這些值。

CUDA 裝置可見度

針對配備 GPU 的計算目標，背景工作處理序中將會設定環境變數 CUDA_VISIBLE_DEVICES。在 AmlCompute 中，您可以在環境變數 AZ_BATCHAI_GPU_COUNT_FOUND 中找到自動設定的 GPU 裝置總數。如果您想要讓每個背景工作處理序具有專用的 GPU，請將 process_count_per_node 設定等同於電腦上的 GPU 裝置數目。每個背景工作處理序都會將唯一索引指派給 CUDA_VISIBLE_DEVICES。如果背景工作處理序因為任何原因而停止，則下次啟動的背景工作處理序會使用已釋放的 GPU 索引。

如果 GPU 裝置總數小於 process_count_per_node，則系統會將 GPU 索引指派給背景工作處理序，直到全部使用為止。

由於 GPU 裝置總數為 2 且範例為 process_count_per_node = 4，因此處理序 0 和處理序 1 的索引為 0 和 1。處理序 2 和 3 不會有環境變數。針對使用此環境變數進行 GPU 指派的程式庫，處理序 2 和 3 不會有 GPU，也不會嘗試取得 GPU 裝置。如果處理序 0 停止，則會釋放 GPU 索引 0。下一個處理序 (第 4 個處理序) 將會獲指派 GPU 索引 0。

如需詳細資訊，請參閱 CUDA 專業提示：使用 CUDA_VISIBLE_DEVICES 控制 GPU 可見度。

用於建立 ParallelRunStep 的參數

使用指令碼、環境組態和參數來建立 ParallelRunStep。指定您已附加至工作區的計算目標以作為推斷指令碼的執行目標。使用 ParallelRunStep 來建立批次推斷管線步驟，其採用下列所有參數：

name：步驟的名稱，具有下列命名限制：唯一的、3 至 32 個字元，且 regex ^[a-z]([-a-z0-9]*[a-z0-9])?$。
parallel_run_config：如先前所定義的 ParallelRunConfig 物件。
inputs：要分割以進行平行處理的一或多個單一類型 Azure Machine Learning 資料集。
side_inputs：一或多個參考資料或資料集，用來作為不需要分割的端輸入。
output：OutputFileDatasetConfig 物件代表將儲存輸出資料的目錄路徑。
arguments：傳遞至使用者指令碼的引數清單。使用 unknown_args，在您的輸入腳本中擷取 (選用)。
allow_reuse：在使用相同設定/輸入執行時，步驟是否應重複使用先前的結果。如果此參數為 False，則在管線執行期間，一律會為此步驟產生新的執行。 (選擇性；預設值為 True。)

from azureml.pipeline.steps import ParallelRunStep

parallelrun_step = ParallelRunStep(
    name="predict-digits-mnist",
    parallel_run_config=parallel_run_config,
    inputs=[input_mnist_ds_consumption],
    output=output_dir,
    allow_reuse=True
)

從遠端內容偵錯指令碼

從在本機對評分指令碼進行偵錯轉換到在實際管線中對評分指令碼進行偵錯，可能是困難的一大步驟。如需在入口網站中尋找記錄的詳細資訊，請參閱機器學習管線一節，以了解如何從遠端內容偵錯指令碼。該結中的資訊也適用於 ParallelRunStep。

例如，記錄檔 70_driver_log.txt 包含啟動 ParallelRunStep 程式碼的控制器所產生的資訊。

ParallelRunStep 作業具有分散的特性，因此會有來自數個不同來源的記錄。不過，系統會建立兩個提供高階資訊的合併檔案：

~/logs/job_progress_overview.txt：此檔案會提供關於目前為止所建立的迷你批次 (也稱為工作) 數目，以及目前為止處理的迷你批次數目的高階資訊。在這部分，會顯示作業的結果。如果作業失敗，則會顯示錯誤訊息，以及應從何處開始進行疑難排解。
~/logs/sys/master_role.txt：此檔案提供執行中作業的主體節點 (也稱為協調器) 檢視。其中包含工作建立、進度監視和執行結果。

使用 EntryScript 協助程式和 print 陳述式從輸入指令碼產生的記錄，將位於下列檔案中：

~/logs/user/entry_script_log/<node_id>/<process_name>.log.txt：這些檔案是使用 EntryScript 協助程式從 entry_script 寫入的記錄。
~/logs/user/stdout/<node_id>/<process_name>.stdout.txt：這些檔案是 stdout (的記錄，例如 entry_script 的 print 語句) 。
~/logs/user/stderr/<node_id>/<process_name>.stderr.txt：這些檔案是 entry_script 的 stderr 記錄。

若要概略了解指令碼中的錯誤，可以參考：

~/logs/user/error.txt：此檔案會嘗試彙總指令碼中的錯誤。

如需指令碼中所含錯誤的詳細資訊，可以參考：

~/logs/user/error/：包含載入和執行輸入腳本時所擲回例外狀況的完整堆疊追蹤。

如果您需要完整了解每個節點執行分數指令碼的方式，請查看每個節點的個別程序記錄。程序記錄會位於 sys/node 資料夾中，依背景工作節點分組：

~/logs/sys/node/<node_id>/<process_name>.txt：此檔案提供背景工作角色挑選或完成的每個迷你批次的詳細資訊。針對每個迷你批次，此檔案會包含：
- 背景工作程序的 IP 位址和 PID。
- 項目總數、成功處理的項目計數，以及失敗的項目計數。
- 開始時間、持續時間、處理時間和執行方法時間。

針對每個節點，您也可以檢視資源使用量定期檢查的結果。記錄檔和安裝檔案位於此資料夾中：

~/logs/perf：設定 --resource_monitor_interval 來變更檢查間隔 (秒)。預設間隔為 600，大約 10 分鐘。若要停止監視，請將值設定為 0。每個 <node_id> 資料夾包含：
- os/：節點中所有執行中程序的相關資訊。一項檢查會執行作業系統命令，並將結果儲存至檔案。在 Linux 上，命令為 ps。針對 Windows，請使用 tasklist。
  - %Y%m%d%H：子資料夾名稱是精確至小時的時間。
    - processes_%M：檔案的結尾是檢查時間的分鐘。
- node_disk_usage.csv：節點的詳細磁碟使用量。
- node_resource_usage.csv：節點的資源使用量概觀。
- processes_resource_usage.csv：每個程序的資源使用量概觀。

如何從遠端內容中的使用者指令碼進行記錄？

ParallelRunStep 可根據 process_count_per_node，在一個節點上執行多個處理序。若要整理來自節點上每個處理序的記錄，並合併 print 和 log 陳述式，建議您使用 ParallelRunStep 記錄器，如下所示。您可以從 EntryScript 取得記錄器，並使記錄顯示在入口網站的 logs/user 資料夾中。

使用記錄器的範例輸入指令碼：

from azureml_user.parallel_run import EntryScript

def init():
    """Init once in a worker process."""
    entry_script = EntryScript()
    logger = entry_script.logger
    logger.info("This will show up in files under logs/user on the Azure portal.")


def run(mini_batch):
    """Call once for a mini batch. Accept and return the list back."""
    # This class is in singleton pattern and will return same instance as the one in init()
    entry_script = EntryScript()
    logger = entry_script.logger
    logger.info(f"{__file__}: {mini_batch}.")
    ...

    return mini_batch

Python `logging` 的訊息會由何處接收？

ParallelRunStep 會在根記錄器上設定處理常式，以將訊息接收至 logs/user/stdout/<node_id>/processNNN.stdout.txt。

logging 預設為 INFO 層級。依預設，低於 INFO 的層級不會顯示，例如 DEBUG。

如何寫入檔案以顯示在入口網站中？

logs 資料夾中的檔案將會上傳並顯示在入口網站中。您可以將 logs/user/entry_script_log/<node_id> 資料夾調整如下，並撰寫您的檔案路徑來寫入：

from pathlib import Path
from azureml_user.parallel_run import EntryScript

def init():
    """Init once in a worker process."""
    entry_script = EntryScript()
    log_dir = entry_script.log_dir
    log_dir = Path(entry_script.log_dir)  # logs/user/entry_script_log/<node_id>/.
    log_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) # Create the folder if not existing.

    proc_name = entry_script.agent_name  # The process name in pattern "processNNN".
    fil_path = log_dir / f"{proc_name}_<file_name>" # Avoid conflicting among worker processes with proc_name.

如何處理新處理序中的記錄？

您可以使用 subprocess 模組在輸入腳本中產生新的處理常式、連接至其輸入/輸出/錯誤管道，並取得傳回碼。

建議的方法是使用 run() 函式並設定 capture_output=True。錯誤會顯示在 logs/user/error/<node_id>/<process_name>.txt 中。

如果您想要使用 Popen()，則需要將 stdout/stderr 重新導向至檔案，如下所示：

from pathlib import Path
from subprocess import Popen

from azureml_user.parallel_run import EntryScript


def init():
    """Show how to redirect stdout/stderr to files in logs/user/entry_script_log/<node_id>/."""
    entry_script = EntryScript()
    proc_name = entry_script.agent_name  # The process name in pattern "processNNN".
    log_dir = Path(entry_script.log_dir)  # logs/user/entry_script_log/<node_id>/.
    log_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) # Create the folder if not existing.
    stdout_file = str(log_dir / f"{proc_name}_demo_stdout.txt")
    stderr_file = str(log_dir / f"{proc_name}_demo_stderr.txt")
    proc = Popen(
        ["...")],
        stdout=open(stdout_file, "w"),
        stderr=open(stderr_file, "w"),
        # ...
    )

注意

背景工作處理序會在相同的處理序中執行「系統」程式碼和輸入腳本程式碼。

若未指定 stdout 或 stderr，在輸入腳本中使用 Popen() 建立的子處理序將會繼承背景工作處理序的設定。

stdout 將會寫入 logs/sys/node/<node_id>/processNNN.stdout.txt，而 stderr 會寫入至 logs/sys/node/<node_id>/processNNN.stderr.txt。

如何將檔案寫入輸出目錄，然後在入口網站中查看？

您可以從 EntryScript 類別取得輸出目錄，並寫入其中。若要檢視寫入的檔案，請在 Azure Machine Learning 入口網站的 [執行] 檢視步驟中，選取 [輸出 + 記錄] 索引標籤。選取資料輸出連結，然後完成對話方塊中所述的步驟。

在您的輸入腳本中使用 EntryScript，如此範例中所示：

from pathlib import Path
from azureml_user.parallel_run import EntryScript

def run(mini_batch):
    output_dir = Path(entry_script.output_dir)
    (Path(output_dir) / res1).write...
    (Path(output_dir) / res2).write...

如何將端輸入 (例如包含查閱資料表的一或多個檔案) 傳至我的所有背景工作角色？

使用者可以使用 ParalleRunStep 的 side_inputs 參數，將參考資料傳遞給指令碼。所有以 side_inputs 提供的資料集都會掛接在每個背景工作角色節點上。使用者可以藉由傳遞引數來取得掛接的位置。

建構包含參考資料的資料集、指定本機掛接路徑，並將其註冊至您的工作區。將其傳至您 ParallelRunStep 的 side_inputs 參數。此外，您可以在 arguments 區段中新增其路徑，以輕鬆存取其掛接路徑。

注意

FileDatasets 僅適用於 side_inputs。

local_path = "/tmp/{}".format(str(uuid.uuid4()))
label_config = label_ds.as_named_input("labels_input").as_mount(local_path)
batch_score_step = ParallelRunStep(
    name=parallel_step_name,
    inputs=[input_images.as_named_input("input_images")],
    output=output_dir,
    arguments=["--labels_dir", label_config],
    side_inputs=[label_config],
    parallel_run_config=parallel_run_config,
)

之後，您可以在推斷指令碼中加以存取 (例如，在 init() 方法中)，如下所示：

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--labels_dir', dest="labels_dir", required=True)
args, _ = parser.parse_known_args()

labels_path = args.labels_dir

如何透過服務主體驗證使用輸入資料集？

使用者可以透過工作區中使用的服務主體驗證傳遞輸入資料集。在 ParallelRunStep 中使用此類資料集需要註冊資料集，才能建立 ParallelRunStep 設定。

service_principal = ServicePrincipalAuthentication(
    tenant_id="***",
    service_principal_id="***",
    service_principal_password="***")

ws = Workspace(
    subscription_id="***",
    resource_group="***",
    workspace_name="***",
    auth=service_principal
    )

default_blob_store = ws.get_default_datastore() # or Datastore(ws, '***datastore-name***')
ds = Dataset.File.from_files(default_blob_store, '**path***')
registered_ds = ds.register(ws, '***dataset-name***', create_new_version=True)

如何檢查進度並加以分析

本節說明如何檢查 ParallelRunStep 作業的進度，以及檢查非預期行為的原因。

如何檢查作業進度？

除了查看 StepRun 的整體狀態之外，您還可以在 ~/logs/job_progress_overview.<timestamp>.txt 中查看已排程/已處理的迷你批次計數，以及產生輸出的進度。檔案會每日輪替，您可以檢查具有最大時間戳記的檔案以取得最新資訊。

如果有一段時間沒有進度，我應該檢查什麼？

您可以進入 ~/logs/sys/errror 以查看是否有任何例外狀況。如果沒有例外狀況，很可能是您的輸入腳本執行較久，您可以在程式碼中列印進度資訊以找出耗時的部分，或是將 "--profiling_module", "cProfile" 新增至 ParallelRunStep 的 arguments 以在 ~/logs/sys/node/<node_id> 資料夾下產生名為 <process_name>.profile 的檔案。

作業何時會停止？

如果未取消，作業會在下列狀態停止：

已完成。已處理所有的迷你批次，而且已產生 append_row 模式的輸出時。
失敗。當超過 Parameters for ParallelRunConfig 中的 error_threshold，或是作業執行期間系統發生錯誤時。

如何找到失敗的根本原因？

您可以遵循 ~logs/job_result.txt 中的提示以找出原因和詳細的錯誤記錄檔。

節點失敗會影響作業結果嗎？

如果指定的計算叢集中有其他可用的節點，則不會影響。協調器將會啟動新節點作為替代，而且 ParallelRunStep 可復原這類作業。

如果輸入腳本中的 `init` 函式失敗會有什麼結果？

ParallelRunStep 具有重試特定時間的機制，以便有機會從暫時性問題中復原，而不會讓作業失敗延遲太久，機制如下所示：

在節點啟動後，如果所有代理程式上的 init 持續失敗，我們將會在 3 * process_count_per_node 次失敗後停止嘗試。
在作業開始後，當所有節點的所有代理程式上 init 都持續失敗，如果作業執行超過 2 分鐘且失敗超過 2 * node_count * process_count_per_node 次，我們就會停止嘗試。
如果 init 上的所有代理程式都停滯超過 3 * run_invocation_timeout + 30 秒，則作業將會因過長時間沒有進度而失敗。

OutOfMemory 會發生什麼事？如何檢查原因？

ParallelRunStep 會將目前處理迷你批次的嘗試設為失敗狀態，並嘗試重新啟動失敗的處理序。您可以檢查 ~logs/perf/<node_id> 以尋找耗費大量記憶體的處理序。

為什麼我有大量的 processNNN 檔案？

ParallelRunStep 會啟動新的背景工作處理序來取代異常結束的背景工作處理序，而且每個處理序都會產生檔案 processNNN 作為記錄檔。但是，如果處理序是因為使用者指令碼的 init 函式發生例外狀況而失敗，且錯誤連續重複發生 3 * process_count_per_node 次時，則不會啟動新的背景工作處理序。

下一步

參閱這些 Jupyter 筆記本所示範的 Azure Machine Learning 管線
參閱 SDK 參考以獲得 azureml-pipeline-steps 套件的協助。
檢視 ParallelRunConfig 類別的參考文件，以及 ParallelRunStep 類別的文件。
遵循進階教學課程，了解如何使用具有 ParallelRunStep 的管線。此教學課程會示範如何將另一個檔案作為端輸入傳遞。

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