Azure / Azure/MachineLearningNotebooks

AzureML Compute Job failed to start

Offen
#1,389 4 Kommentare 0 Reaktionen 0 zugewiesene Personen Auf GitHub ansehen
ADO Compute product-issue
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

Neue Issues direkt in Ihr Postfach

Eine kurze Übersicht über anfängerfreundliche GitHub-Issues.