文字识别OCR23426模型部署，长文档信息抽取，状态一直是部署中，快两个小时了，怎么解决呢？

问题分析与解决方法

根据您描述的情况，文字识别OCR模型部署（长文档信息抽取）的状态长时间处于“部署中”，已持续近两个小时。这种情况可能由以下原因导致，并可采取相应措施解决：

1. 模型部署时间较长的常见原因

• 模型复杂度较高：长文档信息抽取涉及多版式、非结构化数据的处理，模型复杂度较高，可能导致部署时间延长。
• 资源调度延迟：如果当前系统资源紧张，可能会导致模型部署任务排队或延迟。
• 网络或服务异常：在极少数情况下，网络波动或服务端异常也可能导致部署状态卡住。

2. 解决步骤

步骤一：检查模型部署状态

• 登录阿里云控制台，进入「模型中心-模型详情」页面，查看当前模型的部署日志和状态。
• 如果状态仍显示为“部署中”，请确认是否有错误提示或警告信息。如果有，请根据提示进行调整。

步骤二：终止并重新部署

• 如果确认部署时间过长且无进展，建议手动终止当前部署任务：
  1. 在「模型中心-模型详情」页面，找到对应模型。
  2. 点击「终止部署」按钮，结束当前任务。
  3. 重新点击「去部署」按钮，启动新的部署流程。

步骤三：优化模型配置

• 减少模型复杂度：如果模型训练时使用了过多字段或复杂规则，可以尝试简化标注任务，减少字段数量或调整高级选项以提高部署效率。
• 检查数据质量：确保训练数据清晰端正，版式分布符合真实业务场景。低质量数据可能导致模型训练和部署效率下降。

步骤四：联系技术支持

• 如果上述方法均无法解决问题，请通过以下方式联系阿里云技术支持：
  • 提交工单：在阿里云控制台提交工单，详细描述问题现象（如模型名称、部署时间、错误日志等）。
  • 在线咨询：通过阿里云官网提供的在线咨询功能，获取实时帮助。

3. 预防措施

• 合理规划模型训练：在训练阶段，确保数据量充足（建议100+份），并覆盖真实业务场景中的版式分布。
• 定期监控部署状态：在模型部署过程中，定期检查状态，及时发现并处理异常。
• 避免高峰期操作：尽量避开系统资源使用高峰期（如工作日白天），以减少资源调度延迟的可能性。

重要提醒

• 模型部署计费：请注意，OCR文档自学习平台自2023年8月23日起全面商业化，模型训练按时长计费，模型推理调用按调用量计费。长时间处于“部署中”状态可能会产生额外费用，请尽快解决问题。

通过以上步骤，您可以有效排查并解决模型部署卡住的问题。如果问题仍未解决，请及时联系阿里云技术支持团队以获得进一步帮助。