人工智能平台PAI 操作报错合集之机器学习PAI,用Triton Inference Server 22.05 部署模型,遇到SaveV3这个op的问题,如何解决

本文涉及的产品
交互式建模 PAI-DSW,5000CU*H 3个月
模型训练 PAI-DLC,5000CU*H 3个月
模型在线服务 PAI-EAS,A10/V100等 500元 1个月
简介: 阿里云人工智能平台PAI (Platform for Artificial Intelligence) 是阿里云推出的一套全面、易用的机器学习和深度学习平台,旨在帮助企业、开发者和数据科学家快速构建、训练、部署和管理人工智能模型。在使用阿里云人工智能平台PAI进行操作时,可能会遇到各种类型的错误。以下列举了一些常见的报错情况及其可能的原因和解决方法。

问题一:如下 请问机器学习PAI的这些问题怎么解决?

请问在使用批组件的时候,我在代码开始指定了批处理组件的并行数量为8,在对OneHotTrainBatchOp()实例化时numThreads的默认值为1,我没有修改组件的numThreads值,那么在OneHotTrainBatchOp()处理数据的时候的线程数是多少呢?parallelism参数的设置和numThreads都是指的线程数嘛?



参考答案:

parallelism是线程数,训练的Op一般没有numThreads

parallelism是并发度,numThreads是每个mapper里的并发



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https://developer.aliyun.com/ask/567631



问题二:机器学习PAI-EAS 部署Pytorch模型失败怎么办?

机器学习PAI-EAS 部署Pytorch模型失败怎么办?



参考答案:

如果您的机器学习PAI-EAS部署Pytorch模型失败了,可以尝试以下几种方法:

  1. 检查模型文件:确保只上传了一个模型文件,没有重复或冗余的文件;删除任何重复或冗余的模型文件;确保文件命名唯一。
  2. 检查服务配置:确保您的服务资源配置(如内存、CPU、GPU等)足够满足模型的需求;检查网络设置,确保服务所在的VPC和其他服务可以互相通信。
  3. 查看日志:在EAS的服务详情页中查看日志,查看日志中是否有异常信息;尝试使用调试模式,以便更好地定位问题。



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https://developer.aliyun.com/ask/566863



问题三:想问下机器学习PAI,遇到SaveV3这个op的问题,该怎么解决呢?

想问下机器学习PAI,用Triton Inference Server 22.05 部署模型,遇到SaveV3这个op的问题,该怎么解决呢?



参考答案:

你部署Triton的时候的tensorflow.so 需要换成DeepRec的so



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https://developer.aliyun.com/ask/566710



问题四:机器学习PAI 在用onednn option 来编译deeprec 的时候, 这是怎么一回事呢?

机器学习PAI 在用onednn option 来编译deeprec 的时候, 遇到了 mkl_threadpool 未在任何.rc 文件定义,这是怎么一回事呢?如何解决呢?configure的时候需要加什么 option 吗?



参考答案:

你试试 grep mkl_threadpool .bazelrc,你试试重新运行一下 ./configure, 正常情况是会配置好这类bazel的config选项的



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https://developer.aliyun.com/ask/566708



问题五:机器学习PAI这个是什么问题,能帮忙分析下吗?

机器学习PAI这个是什么问题,能帮忙分析下吗?



参考答案:

你修改过 config,模型 model_dir 没有清空,加载了之前的 config 的模型就报错了。需要把 model_dir 清空一下。不清空,配置一个新的路径,也可以,就是注意生成的这个路径都是关联的,包括训练,导出,以及最后的模型部署任务。如果要修改 路径的话,记得后面的这些任务都要修改一下。



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https://developer.aliyun.com/ask/566664

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