机器学习PAI这个问题大概是什么地方出错了,在测试环境代码运行的好好的呀?
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根据您描述的问题“机器学习PAI在测试环境代码运行正常,但在其他环境中出现问题”,结合知识库中的参考资料,以下是可能的原因及解决方案:
如果报错信息中包含INPUT_FORMAT_ERROR
,可能是由于输入数据的格式不符合要求。
- 原因:测试环境和生产环境可能存在数据格式差异,例如JSON序列化方式不同或图片大小不一致。
- 解决方案: 1. 确保输入数据已正确序列化为字符串,例如使用data=json.dumps(datas)
。 2. 如果涉及图片处理,尝试减小图片尺寸以避免超出限制。 3. 使用Postman等工具调试请求,确保请求格式与接口要求一致。
如果报错信息中包含UserNotInTnt
或其他权限相关错误,可能是由于用户权限未正确配置。
- 原因:测试环境可能默认赋予了管理员权限,而其他环境需要手动设置。
- 解决方案: 1. 在工作空间的人员管理页面,将对应的RAM账号设置为管理员。 2. 如果iTag由子账号创建,确保主账号已被添加到工作空间。 3. 如果工作空间时间较久,建议创建新的AI工作空间并重新配置权限。
如果代码在测试环境中运行正常,但在其他环境中报错,可能是由于依赖库缺失或版本不一致。
- 原因:EAS线上环境可能未预装某些依赖库(如libSM.so.6
),导致运行失败。
- 解决方案: 1. 使用pip install opencv-python-headless
安装不依赖额外库的cv2版本。 2. 将系统中已安装的依赖库(如libXext
、libSM
)拷贝至Processor目录并随代码上传。
如果代码依赖特定的环境变量,但未正确配置,可能导致运行失败。
- 原因:EAS Python Processor会自动将Processor目录下的所有目录添加至LD_LIBRARY_PATH
,但其他环境变量需手动配置。
- 解决方案: 1. 在Python程序中使用os.environ['key'] = 'val'
配置环境变量。 2. 确保所有依赖库路径已正确添加至环境变量。
如果日志中出现No available cluster has the required feature: fuxi_gpu,gpu_with_vm_cuda8
,可能是由于GPU资源未开启。
- 原因:当前工作空间关联的MaxCompute计算资源未启用GPU功能。
- 解决方案: 1. 在工作空间的资源管理中开启GPU功能。 2. 确保使用的地域支持GPU资源(如华北2、华东2等)。
如果涉及项目切换或DSW实例无法启动,可能是由于以下原因:
- 原因:
1. 用户账号触发风控,导致实例创建失败。
2. 实名认证未完成或未在天池侧完成认证。
- 解决方案: 1. 检查账号是否触发风控,必要时提交申诉材料。 2. 根据提示完成天池侧实名认证。
通过以上步骤逐一排查,应该可以定位并解决您的问题。如果问题仍未解决,请提供具体的报错信息以便进一步分析。
人工智能平台 PAI(Platform for AI,原机器学习平台PAI)是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台,提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务,内置140+种优化算法,具备丰富的行业场景插件,为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。