机器学习PAI使用DeepRec运行estimator分布式训练，protocol 使用star_server ，tf_config:1个ps 1个chief 2个worker，其中一个worker训练正常结束，其他节点还在尝试连接该worker，进程一直不会正常退出 Seastar conn timeout for: xxx:3333, now do retry with max retry count: 100，这块是需要做一些配置吗？
机器学习PAI使用DeepRec运行estimator分布式训练，protocol 使用star_？[阿里云机器学习PAI]
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对于您提到的问题，下面是一些解释和可能的解决方法：
问题1：进程无法正常退出
在分布式训练中，当一个 worker 训练任务完成后，并不会自动退出。其他节点仍然会尝试连接该 worker 节点，直到达到最大重试次数或超时。这是正常行为，因为它们需要等待所有 worker 完成训练才能继续执行其他操作。
如果您想要提前结束剩余的 worker 进程，可以通过设置合适的
tf.train.StopAtStepHook来控制训练的步数，在达到指定步数后主动停止训练，并通知其他节点结束。问题2：chief 进程打印 conn timeout 错误日志
在分布式训练中，chief 进程会负责协调和管理整个训练过程，包括与其他节点的通信。因此，如果某个 worker 节点无法连接，chief 进程会记录连接超时的错误日志。这是提示有节点未能如预期连接的信息，不一定表示出现了严重的错误。
TF_CONFIG，worker之间的ip:port是生成出来是*，sess_config.device_filters.append(“/job:ps”) 如果你的规模比较小，建议先使用grpc++
session_config = ConfigProto()
session_config.device_filters.append(“/job:ps”)
run_config = tf.estimator.RunConfig(
model_dir=model_dir,
log_step_count_steps=train_config.log_step_count_steps,
save_summary_steps=train_config.save_summary_steps,
save_checkpoints_steps=train_config.save_checkpoints_steps,
train_distribute=distribution,
eval_distribute=distribution,
session_config=session_config)，此回答整理自钉群“DeepRec用户群”