Задачи и окружения

Статистика по использованию Jupyter Server с GPU и по задачам, запущенным на кластере, отображается на вкладке Environments → Задачи и окружения.

Столбец

Описание

Задача

Идентификатор задачи для последующего запуска на кластере.

Описание

Описание задачи. Оно отображается в том случае, если задано пользователем с помощью параметра job_desc при запуске обучения модели. См. Библиотека client_lib.

Создана

Дата создания задачи.

Последний лог по задаче

Логи последнего запуска задачи.

Количество GPU

Объем используемых GPU-ускорителей.

Тип

Тип задачи.

Регион

Регион размещения вычислительных ресурсов для задачи обучения.

Статус

Текущий статус задачи.

На данный момент отображаются следующие статусы:

  • «В очереди» (pending) — задача находится в очереди до выделения ресурсов, требуемых для ее исполнения на кластере.

  • «Выполняется» (running) — задача обучения выполняется на кластере.

  • «Завершена» (stopped) — задача обучения завершилась успешно.

  • «Остановлена» (terminated) — задача обучения остановлена пользователем с помощью кнопки Остановить на панели Задачи.

  • «Остановлена из-за нехватки средств» — задача обучения остановлена по причине нехватки средств на балансе.

  • «Ошибка» (Error) — выполнение задачи прервано вследствие ошибки. Ошибки могут возникать по разным причинам: неправильно указанные параметры доступа, ошибка в коде пользователя, внутренние ошибки сервиса, ошибки в предоставлении требуемых ресурсов, нехватка средств на счету пользователя и др. В случае нехватки памяти пользователю выдается понятная ошибка со статусом OOM Killer (нехватка памяти).

Подсказка

Список задач и статус можно также посмотреть из Jupyter Server с помощью метода client_lib.jobs().

Длительность

Время исполнения, за которое вычислялась задача.

Тарифицируемая длительность

Время исполнения задачи, за которое происходит списание средств.

Стоимость

Фактическая стоимость задачи.