Codabench竞赛平台任务卡死问题分析与解决方案

Codabench竞赛平台任务卡死问题分析与解决方案

问题现象

在Codabench竞赛平台(competition_id=1752)中，参与者提交的解决方案出现异常状态：部分任务长时间显示"运行中"(running)状态且无法自动终止。平台管理员尝试复现时发现，即使是其他参与者已成功完成的任务，在新提交时也会出现相同问题。

错误特征分析

通过日志检查发现，异常任务在执行"prediction"步骤时会出现关键错误：

Pull for image: codalab/codalab-legacy:py39 returned a non-zero exit code! Check if the docker image exists on the container registry.

该错误表明系统在尝试拉取指定的Docker镜像时失败。值得注意的是，虽然这个错误频繁出现，但多数情况下并不影响任务的最终提交成功率。

技术背景

Codabench平台采用Docker容器化技术来隔离和运行参赛者提交的解决方案。每个任务执行分为多个阶段，其中"prediction"阶段负责结果预测处理。平台使用codalab/codalab-legacy:py39作为基础镜像，该镜像基于Python 3.9环境构建。

根本原因

平台维护团队诊断发现：

1. 计算队列中某个工作节点(compute worker)出现异常状态
2. 该节点无法正常拉取所需的Docker镜像
3. 由于任务调度机制，部分任务被持续分配到故障节点

解决方案

维护团队采取以下措施：

1. 隔离并修复故障的计算节点
2. 重新平衡任务队列分配
3. 验证所有基础镜像的可访问性

平台优化建议

对于竞赛组织者：

1. 建议在竞赛说明中明确基础环境要求
2. 可考虑预加载必要的Docker镜像到所有计算节点
3. 设置合理的任务超时机制

对于平台开发者：

1. 增强计算节点健康检查机制
2. 实现任务自动重试和故障转移功能
3. 完善错误日志分类和报警系统

后续改进

该问题现已得到解决，平台运行恢复正常。此次事件凸显了分布式计算环境下节点监控的重要性，也为平台容错机制的改进提供了宝贵经验。