问题标签 [remote-execution]

当我运行应用程序时，我有以下代码，它会超时。创建了一个实例，但远程执行命令不起作用。我在 Windows 10 机器上运行它。Terraform 版本是 v0.12.12 provider.aws v2.33.0

我有两台远程服务器，我试图在使用 ssh 命令连接到的远程主机上执行多个命令。我的命令语法如下：

我尝试在两个命令之间使用分号 (;) 和 && 符号，并观察到第一个命令在 remote-2 上执行，第二个命令在 remote-1 上执行。

我的要求是我想执行除了 remote-2 上的最后一个命令之外的所有命令。而且，remote-1 上的最后一个命令。

注意：我知道如何通过连接到单个远程主机来执行多个命令。因此，如果仅在理解问题陈述后给出答案，我将不胜感激。

我已获得对要在其上运行程序的“超级计算机”的 SSH 访问权限。

我知道我可以在 IntelliJ 中构建我的程序，将 jar 复制到服务器，然后运行该程序，但这是一个乏味的过程。我也无法使用 intellijs 调试/分析实用程序。

IntelliJ 是否支持远程构建/执行项目？

我只需要一个提示。我正在尝试从 GNU 并行教程（GNU Parallel 教程）运行以下命令：

我用网络中的已知主机替换了 $SERVERX。如果我执行该命令，我会被要求输入每台服务器的密码，之后就没有任何反应了。光标整天闪烁，我没有收到任何错误消息。我尝试了不同的服务器，结果相同。

详细模式显示：

ssh $SERVER1 -- exec perl -e @GNU_Parallel\\=split/_/,\\"use_IPC::Open3\\;_use_MIME::Base64\\"\\;eval\\"@GNU_Parallel\\"\\ ;\\$SIG\{CHLD\}\\=\\"IGNORE\\"\\;my\\$zip\\=\(grep\{-x\\$_\}\\"/usr/本地/bin/bzip2\\"\)\[0\]\\|\\|\\"bzip2\\"\\;open3\(\\$in,\\$out,\\"\>\ \&STDERR\\",\\$zip,\\"-dc\\"\)\\;if\(my\\$perlpid\\=fork\)\{close\\$in\\;\\ $eval\\=join\\"\\",\\<\\$out\>\\;close\\$out\\;\}else\{close\\$out\\;print\\$ in\(decode_base64\(join\\"\\",@ARGV\)\)\\;close\\$in\\;exit\\;\}wait\\;eval\\$eval\\; 然后是随机字符

类似的东西出现了四次。我猜我开始的四份工作。我很乐意寻求帮助。

我正在尝试使用远程执行+缓存和 bazel-buildfarm 从源代码构建 TensorFlow。我已经使用示例配置文件 @ https://github.com/bazelbuild/bazel-buildfarm设置了一个 bazel-buildfarm 服务器和工作程序（参见examples/目录）。

我在 TensorFlow 的源代码库中向 .bazelrc 添加了以下规则（主管负责人）：

然后我./configure使用我知道本地非远程构建成功的选项运行。

我开始了 TensorFlow 构建：

此后不久，我收到此错误消息：

谁能帮我解释这个消息？我想弄清楚发生了什么以及如何让 TensorFlow 使用 bazel-buildfarm 进行构建。

我正在尝试使用 bazel-buildfarm 构建 TensorFlow。我有一个服务器和一个使用https://github.com/bazelbuild/bazel-buildfarm提供的示例配置的单个工作人员设置（请参阅examples/目录）。唯一的工人在一台 72 核的机器上。

我遇到的问题是，一旦我开始构建，虽然构建目标已成功分派给工作人员，但工作人员并没有利用我所有的核心（甚至没有关闭）。当我启动 TensorFlow 构建时，我尝试--jobs=100在客户端上显式设置，但无济于事。

有谁知道如何让我的单个工人充分利用可用的处理能力？这需要在工作配置文件中明确指定吗？

我正在尝试通过 Terraform 在 Google VM 上执行脚本。

首先，我通过 Google Startup Scripts 进行了尝试。但由于元数据在 Google 控制台中可见（启动脚本算作元数据），这意味着任何具有读取权限的人都可以看到该脚本，这是不可接受的。

所以我试图从存储帐户中获取脚本。但为此，我需要将服务帐户附加到 VM，以便 VM 有权访问存储帐户。现在，只要服务帐户附加到 VM，有权访问 VM 的人也可以访问我的脚本。为了“分离”服务帐户，我必须停止 VM。此外，如果我不想永久保留服务帐户的附件，我将不得不通过需要再次停止和启动 VM 的脚本来附加服务帐户。这可能是不可能的，也很丑陋。

我不明白 remote-exec 资源如何在 GCP 虚拟机上工作。因为我必须指定用户和用户密码才能连接到 VM，然后执行脚本。但是windows密码需要通过谷歌控制台手动设置，所以我现在不能指定这些东西。

那么有人知道我如何执行一个没有人可以通过 Terraform 访问我的脚本的脚本吗？

问候 :) 并提前致谢

我正在使用 Terraform 在 Azure 云上进行跟踪，

1. 在 Azure 上创建 RHEL OS VM。
2. 将 setup.sh 文件复制到新 VM。

3. 使用远程执行，我正在运行一个 setup.sh 脚本，如下所示。

   /li>

问题：要在新 VM 上运行的脚本需要 root 权限才能执行命令。

我尝试了以下方法，

1. user = "root" 不起作用，因为我们在 Azure 上没有 root 用户密码。

2. 在内联块内尝试了 sudo su/sudo -i。

   /li>

3. 修改 shell 脚本，使每个命令都以 sudo 的形式执行，如下所示，

   /li>

第三种解决方案适用于大多数命令。但由于安全问题不是首选。

有没有办法通过 Azure 云上的 Terraform 以 root 用户身份远程安装脚本？

很高兴看到 tensorflow-federated 现在可以支持分布式训练。我在这里提到了这个例子。但是，似乎训练数据在每个时期都是从服务器发送到客户端的，并且客户端（remote_executor_service）不包含任何数据集。它不同于典型的联邦学习场景。所以我想知道我可以将训练数据分别放在每个客户端上吗？

我正在尝试使用 go 执行任何类型的本地脚本（sh/bash/python/ruby）或带有参数的远程机器的可执行文件。
ssh 命令：ssh user@10.10.10.10 "python3" - < ./test.py "arg1"

示例 ssh 命令运行良好，我也可以在远程服务器中执行本地 test.py，但我想不出任何有效的方法来帮助我传递参数（例如 arg1）。
谢谢您的帮助。