ludwig 模型类型：GBM - "ValueError: num_actors参数设置为0 - lightgbm_ray调用中缺少RayParams"

px9o7tmv 于 2个月前发布在其他

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在使用lightgbm训练模型时，遇到了一个错误，提示如下：

ValueError: The `num_actors` 参数设置为0。请始终指定您想要使用的分布式actors的数量。通过将 `RayParams(num_actors=X)` 参数传递给您的 lightgbm_ray 调用来解决此问题。

安装过程：

!pip install ludwig[tree,distributed]==0.8.2

完整的错误信息在 txt 文件中，如下所示：

[light_gbm_error.txt](https://github.com/ludwig-ai/ludwig/files/13596041/light_gbm_error.txt)

在本地环境下可以正常训练模型，但在ray集群上出现上述错误。以下是用于训练的模型配置文件：

{
 "dl_config": {
 "input_features": [
  { "name": "I1", "type": "number"},
  { "name": "I2", "type": "number"},
  { "name": "I3", "type": "number"},
  { "name": "C1", "type": "category"},
  { "name": "C2", "type": "category"},
  { "name": "C3", "type": "category"},
  { "name": "C4", "type": "category"},
  { "name": "C5", "type": "category"}
 ],
 "output_features": [
  { "name": "Label",
   "type": "binary"
  }
 ],
 "model_type": "gbm",
 "trainer" : {
  "num_boost_round": 150,
  "early_stop": 30,
  "learning_rate": 0.001,
  "boosting_type": "gbdt",
  "num_leaves": 82
 }
 }
}

ludwig

来源：https://github.com/ludwig-ai/ludwig/issues/3812

2条答案

按热度按时间

sirbozc51#

我们可以在设置中添加 "num_workers": 2,如下所示。


"backend": {"type":"ray", "trainer":{"num_workers": 2, "resources_per_worker":{"CPU": 1}}

然而，在使用 ludwig[distributed,tree] 进行预测时，我们遇到了以下异常：

(ServeReplica:recomd.recomd_model_nw_1_serve:prediction pid=1283) from sklearn.ensemble import (

(ServeReplica:recomd.recomd_model_nw_1_serve:prediction pid=1283) ImportError: cannot import name 'HistGradientBoostingClassifier' from 'sklearn.ensemble' (/opt/foresight_venv/lib/python3.8/site-packages/sklearn/ensemble/**init**.py)

完整的错误信息-  [lightgbm_prediction_error.txt](https://github.com/ludwig-ai/ludwig/files/13614340/lightgbm_prediction_error.txt)

ludwig[distributed,tree]==0.8.2 的要求-  [ludwig_distributed_tree.txt](https://github.com/ludwig-ai/ludwig/files/13614345/ludwig_distributed_tree.txt)

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67up9zun2#

你好，@rishabr-aizencorp!感谢你标记问题并提供requirements.txt文件。它似乎很奇怪，因为：

你现在使用的是scikit-learn 0.23.2版本
HistGradientBoostingClassifier从scikit-learn 0.21版本开始支持
这是scikit-learn 0.23.2版本中应该逻辑上支持此导入的文档：https://scikit-learn.org/0.23/modules/generated/sklearn.ensemble.HistGradientBoostingClassifier.html#sklearn.ensemble.HistGradientBoostingClassifier
我认为我们需要几天时间来重现这个问题，然后回来提供解决方案。

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