ワーカーキューのトラブルシューティング¶

Failed experiments¶

If an experiment or dataset is not correctly configured for the selected problem type, the experiment will fail. For example, if only two classes remain after aggregation for multiclass experiments, which require at least three classes, the experiment fails.

Failure results in:

• An error notification and an error message displayed on the experiment Leaderboard.

  

• A Failed badge next to the experiment in the Use Case.

  

To understand why the experiment failed, open the experiment and navigate to View experiment info. The error message is displayed in the central window or use the icons to:

• Delete the experiment from the Use Case and start over.
• Duplicate the experiment with or without its settings.

ワーカーキュー¶

ワーカー数を増やしたいと思っていたのにできない場合、その理由は以下のように考えられます。

• ワーカー数の上限に達している。
• ワーカーが共有プールの一部である。
• ワーカーが他のプロジェクトで使われている。

ワーカーの上限¶

モデリングワーカーの割り当ては、管理者によって設定されます。 各ワーカーがモデリングの仕事を処理します。 このジョブの数は、クラスター内のすべてのプロジェクトに適用され、モデルを構築する複数のブラウザーウィンドウはすべて個人のワーカー数の一部となり、ウィンドウが増えればワーカーが増えるというわけではありません。

共同管理されたワーカー¶

組織に所属している場合、ワーカーの共有管理を行うことがあります。 この場合、ワーカーは先入れ先出し方式で、組織内のすべてのユーザーに対する全ジョブに割り当てられます。 組織内の他のユーザーのジョブが完了するのを待つ必要はないかもしれませんがあなたと彼らのジョブは、キューでシード値が与えられ、受けとられたときに処理されます。

使用中のワーカー¶

ワーカー数を増やせるはずなのに増やせない場合、たとえば「YワーカーのうちXを使っている」など、デバッグのために考慮すべき値は2つあります。 Yの数が思ったよりも少ない場合は、管理者にワーカー数の上限を確認してください。 Xが期待より少ない場合は、ワーカーが組織内の他のプロジェクトまたはユーザーに割り当てられているかどうかを確認します。

_自分の_プロジェクトでのワーカーの使用状況を確認するには、DataRobot Classicのプロジェクトの管理インベントリに移動し、キューに入っているジョブを探します。

詳細については、DataRobot Classicのドキュメントを参照してください。