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AzureML Compute Job failed to start
- Vorherrschende Sprache
- Jupyter Notebook
- Sterne
- 4.4k
- Forks
- 2.6k
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Beschreibung
Unable to use dockerfile to create an Environment in the `explain-model-on-amlcompute.ipynb` notebook.
The following is the code
```
from azureml.core import Workspace, Environment
myenv = Environment(name="rapidsenv")
myenv.register(workspace=ws)
myenv.docker.enabled=True
dockerfile = r"""
FROM rapidsai/rapidsai-cloud-ml:0.17-cuda11.0-base-ubuntu18.04-py3.8
RUN echo "success" # I'd like to install different packages here
"""
myenv.docker.base_image = None
myenv.docker.base_dockerfile = dockerfile
myenv.python.user_managed_dependencies=True
from azureml.core import Run
from azureml.core import ScriptRunConfig
src = ScriptRunConfig(source_directory=project_folder,
script='train_explain.py',
compute_target=gpu_cluster,
environment=myenv)
run = experiment.submit(config=src)
run
```
This is what shows up on the Portal.
```
AzureMLCompute job failed.
JobContainerConfigFailed: Container configuration failed unexpectedly
JobContainerConfigFailed: Container configuration failed unexpectedly
err: Docker exec failure when attempting to execute 'containerSetup' task. Error: exit status 126. Indicates a command was found but not executable, likely due to permission issues or missing dependencies.
Reason: Docker exec failure when attempting to execute 'containerSetup' task. Error: exit status 126. Indicates a command was found but not executable, likely due to permission issues or missing dependencies.
Info: Failed to prepare an environment for the job execution: Job environment preparation failed on 10.0.0.4 with err exit status 1.
```
How do I resolve this issue?
Beitragsleitfaden
Für dieses Repository ist kein Beitragsleitfaden indexiert
Rechercherichtung
Beginnen Sie mit explain-model-on-amlcompute.ipynb und führen Sie das bereitgestellte Beispiel für Environment und ScriptRunConfig mit dem GPU compute target aus. Verwenden Sie die Meldungen JobContainerConfigFailed und containerSetup exit-status-126 des Portals, um die Umgebungsvorbereitung nachzuverfolgen; abgeschlossen ist die Aufgabe, wenn der Notebook-Job erfolgreich mit der auf Dockerfile basierenden Umgebung startet.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Tech-Stack
- azure, docker, jupyter-notebook, python
- Bereich
- cloud, devops, machine-learning
- Issue-Typ
- Bug
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Klarheit
- Größtenteils klar
- Anfängerfreundlichkeit
- 35/100