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我们正在运行两个类型为 (1) ml.p3.8xlarge 和 (2) ml.p3.2xlarge 的 TrainingJob 实例。
每个训练作业都使用 Tensorflow 和 Keras 后端运行自定义算法。
实例 (1) 运行正常，而实例 (2) 在报告的 1 小时训练时间后，在 CloudWatch 中进行任何日志记录(任何文本牵引日志)后，退出并出现此错误:
Failure reason
CapacityError: Unable to provision requested ML compute capacity. Please retry using a different ML instance type.
我不确定这条消息是什么意思。
最佳答案
此消息表示 SageMaker 尝试启动该实例，但 EC2 没有足够的容量来容纳该实例，因此在等待一段时间(在本例中为 1 小时)后，SageMaker 放弃并导致训练作业失败。
有关 ec2 容量问题的更多信息，请访问: troubleshooting-launch-capacity
要解决此问题，您可以按照失败原因中的建议尝试使用不同的实例类型运行作业，或者等待几分钟，然后按照 EC2 的建议再次提交您的请求。
关于tensorflow - AWS SageMaker : CapacityError: Unable to provision requested ML compute capacity.，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/53636589/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！