Os comandos e o código permanecem em inglês em todos os idiomas. Substitua os marcadores em maiúsculas pelos valores da sua conta e da sua tarefa paga; não cole chaves reais em cadernos partilhados nem em registos.
Recuperar uma execução em segurança
- Execução Acompanhar a posição dos dados e os orçamentos
- Ponto de controlo atómico Pesos, otimizador e estado aleatório
- Interrupção Manter o último ponto de controlo válido
- Validar Verificar impressões digitais e espaço disponível
- Retomar Continuar sem duplicar trabalho
Execução: Acompanhar a posição dos dados e os orçamentos. Ponto de controlo atómico: Pesos, otimizador e estado aleatório. Interrupção: Manter o último ponto de controlo válido. Validar: Verificar impressões digitais e espaço disponível. Retomar: Continuar sem duplicar trabalho
Leia a falha antes de tentar novamente
Falhas de autenticação, acesso expirado, modelos incompatíveis, memória insuficiente, dados inválidos e critérios de avaliação falhados exigem soluções diferentes. TrainingClient repete apenas pedidos GET elegíveis, dentro de um limite; pedidos que alteram dados não são repetidos automaticamente. Após um timeout, consulte a execução própria ou o recurso da API antes de repetir uma gravação.
- 401/403: confirme o âmbito da chave, o acesso à conta e a autorização paga do modelo de referência.
- 404: confirme que o recurso pertence à conta autenticada.
- 409/422: consulte o estado da execução e os detalhes de validação antes de alterar os dados de entrada.
import os
from fusionpointai_training import TrainingClient
from fusionpointai_training.errors import APIError, IntegrityError, TrainingError
client = TrainingClient(api_key=os.environ["FUSIONPOINTAI_API_KEY"])
try:
state = client.get_session(os.environ["FUSIONPOINTAI_SESSION_ID"])
print("Current state:", state["status"])
except IntegrityError:
print("Integrity check failed; preserve the report and investigate.")
except TrainingError:
print("Training failed; inspect the local report before retrying.")
except APIError:
print("Request failed; inspect access and session state before another write.")
except ValueError:
print("Invalid local configuration; correct the input before retrying.")
# Never print the key or authorization headers.Pausar, retomar ou cancelar uma execução própria
A API de projeto e a CLI controlam os processos de trabalho da execução. A pausa aguarda a gravação de um ponto de controlo atómico; a retoma valida as impressões digitais da configuração, do modelo, dos dados, do avaliador e da topologia; o cancelamento interrompe esta execução e é definitivo. TrainingClient.cancel continua a cancelar o estado de uma sessão do serviço, não controla os processos do projeto.
- Se uma operação exceder o tempo limite, consulte o estado antes de a repetir.
- Retome apenas uma execução recuperável válida; não force um ponto de controlo incompatível.
- Preserve os resultados parciais e não os apresente como artefactos aceites.
# Continue with client/session. Cancels API state; not pause/resume.
cancelled = client.cancel(session["id"])
print(cancelled["status"])
# Stop the separate GPU process using your runtime's process controls.Recuperar uma execução do projeto
TrainingProject guarda pontos de controlo nativos do modelo ou adaptador e o progresso do projeto no diretório da execução. Antes de continuar, valida as impressões digitais do modelo, dos dados, da configuração, do avaliador e da topologia. A retenção dos pontos de controlo e o orçamento de armazenamento limitam os dados da execução; os pontos incompatíveis são rejeitados.
- A retenção configurada mantém, no máximo, cinco pontos de controlo de recuperação.
- A pausa e o cancelamento têm estados e efeitos distintos.
- Não apague nem altere ficheiros de pontos de controlo enquanto a execução estiver ativa.
Checkpoint contents and resume validation
model/adapters + optimizer + scheduler + random states
dataset version + sampler/data position + curriculum progress
model/config/evaluator fingerprints + distributed topology
atomic completion marker + integrity checks + storage budget
Keep at most 3 valid recovery checkpoints by default.
Refuse mismatched resumes before updating weights.