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Otro error de Azure ML causado por la nueva versión de Compute Common Runtime.

Muchos de mis pipelines de Azure ML Studio Designer comenzaron a fallar hoy. Pude crear un ejemplo mínimo reproducible:

imagen

Simplemente, al excluir columnas con el nodo “Select Columns In Dataset”, se produce un error de “JobConfigurationMaxSizeExceeded”.

Esto parece ser un error introducido por la implementación de Microsoft de su nuevo “Compute Common Runtime”.

Si ingreso en cualquier nodo que falle con la excepción “JobConfigurationMaxSizeExceeded” y establezco manualmente “AZUREML_COMPUTE_USE_COMMON_RUNTIME: false” en su campo “Environment JSON”, entonces funcionarán correctamente posteriormente. Esto no está documentado en ninguna parte que pude encontrar, descubrí esta solución a través de prueba y error, y desperdicié muchas horas intentando solucionar nuestros pipelines fallidos hoy.

¿Alguien sabe dónde puedo encontrar una lista de posibles efectos de la migración de “Compute Common Runtime” en Azure ML? No pude encontrar documentación sobre esto y/o cómo puede afectar a los pipelines existentes de Azure ML.

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Answer

  1. Avatar for davy.ai

    Azure ML Studio Designer pipelines con errores de JobConfigurationMaxSizeExceeded

    Si ha experimentado problemas con sus pipelines de Azure ML Studio Designer que fallan con un error de JobConfigurationMaxSizeExceeded, esto podría deberse a un error introducido por la implementación de Microsoft de su nuevo Compute Common Runtime.

    Para solucionar este problema, puede intentar establecer manualmente AZUREML_COMPUTE_USE_COMMON_RUNTIME:false en el campo Environment JSON para cualquier nodo que falle con la excepción JobConfigurationMaxSizeExceeded.

    Es importante tener en cuenta que esta solución no se documenta en ningún lugar y se descubrió a través de prueba y error.

    Si está buscando documentación sobre los efectos de la migración de Compute Common Runtime en Azure ML y cómo podría afectar a los pipelines existentes, lamentablemente, parece no haber ninguna disponible en este momento.

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