解决autogluon运行时卡主的问题

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补充：2024.07.27本人遇到新的问题，因此如果第一个问题并没有解决的朋友可以查看第二个问题。

目录

运行时卡主的问题一：

问题表述：

本人环境：

问题分析： 

问题解决：

运行时卡主的问题二：

问题表述：

本人环境：

问题分析： 

问题解决：

相关内容：

运行时卡主的问题一：

问题表述：

当运行TabularPredictor的这一段代码时，其结果卡在

info worker.py:1743 — started a local ray instance. view the dashboard at

这行信息上。如下图所示。

在等待半小时后仍然无反应，并且加上time_limit限制都没用。

在近半日的排查以及搜索后，终于通过github上的一篇issue [1] 解决了该问题。

本人环境：

AutoGluon Version:  1.1.1
Python Version:     3.9.0
Operating System:   Windows
Platform Machine:   AMD64
Platform Version:   10.0.19041
CPU Count:          16
Memory Avail:       4.08 GB / 15.42 GB (26.5%)
Disk Space Avail:   229.84 GB / 249.51 GB (92.1%)

问题分析： 

首先通过唤醒cmd，输入pip list查看自己的ray版本。（AutoGluon会使用到这个库，ray的2.10版本一般是autogulon自己安装的，但不清楚为何会产生这个问题）

如果是相同的问题，相同的ray版本则可以考虑安装最新版ray解决这一问题。

问题解决：

直接通过pip uninstall ray卸载旧版ray库，再用pip install ray重装，自动下载最新库即可。

重新安装完成后，返回运行TabularPredictor代码，发现可以正常使用，问题解决。

运行时卡主的问题二：

问题表述：

本人在Linux服务器下运行TabularPredictor时，报出如下错误：

(autoscaler ) Error: No available node types can fulfill resource request {‘CPU’: 112.0}. Add suitable node types to this cluster to resolve this issue.

经过半日的排查后，终于受github社区一篇帖子 [2] 启发，找到问题所在。

(奈何autogulon社区不够庞大，自己经验缺乏，导致总是遇到问题)

本人环境：

AutoGluon Version: 1.1.1 Python Version: 3.8.10 Operating System: Linux Platform Machine: x86_64 Platform Version: #73-Ubuntu SMP Mon Jan 18 17:25:17 UTC 2021 CPU Count: 112 Memory Avail: 717.82 GB / 755.31 GB (95.0%) Disk Space Avail: 32.97 GB / 50.00 GB (65.9%)

问题分析： 

涉及ray相关的内容我不够了解，因此没办法分析出问题产生原因。如果能有朋友知道该问题原因，可以在评论区告诉我。

问题解决：

在TabularPredictor代码前加入下面三行代码

import ray ray.shutdown() ray.init(num_cpus=112, num_gpus=1) 

如下图所示

当初始化ray，并指定cpu与gpu数量后TabularPredictor即可正常运行。

相关内容：

[1] [Core] ray.init() stuck at “Started a local Ray instance.” · Issue #37373 · ray-project/ray · GitHub

[2] https://github.com/real-stanford/scalingup/issues/6