人工智能平台PAI产品使用合集之创建特征视图时遇到报错,该如何排查

简介: 阿里云人工智能平台PAI是一个功能强大、易于使用的AI开发平台,旨在降低AI开发门槛,加速创新,助力企业和开发者高效构建、部署和管理人工智能应用。其中包含了一系列相互协同的产品与服务,共同构成一个完整的人工智能开发与应用生态系统。以下是对PAI产品使用合集的概述,涵盖数据处理、模型开发、训练加速、模型部署及管理等多个环节。

问题一:机器学习PAI服务运行中了,但不可用,调用时报错,如何解决?

机器学习PAI服务运行中了,但不可用,调用时报错?

[2024-03-06 11:38:11] ERROR: Exception in ASGI application

[2024-03-06 11:38:11] Traceback (most recent call last):

[2024-03-06 11:38:11] File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/uvicorn/protocols/http/httptools_impl.py", line 419, in run_asgi

[2024-03-06 11:38:11] result = await app( # type: ignore[func-returns-value]

[2024-03-06 11:38:11] File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/uvicorn/middleware/proxy_headers.py", line 84, in call

[2024-03-06 11:38:11] return await self.app(scope, receive, send)

[2024-03-06 11:38:11] File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/fastapi/applications.py", line 1054, in call

[2024-03-06 11:38:11] await super().call(scope, receive, send)

[2024-03-06 11:38:11] File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/starlette/applications.py", line 123, in call

[2024-03-06 11:38:11] await self.middleware_stack(scope, receive, send)

[2024-03-06 11:38:11] File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/starlette/middleware/errors.py", line 186, in call

[2024-03-06 11:38:11] raise exc

[2024-03-06 11:38:11] File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/starlette/middleware/errors.py", line 164, in call

[2024-03-06 11:38:11] await self.app(scope, receive, _send)

[2024-03-06 11:38:11] File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/starlette/middleware/cors.py", line 83, in call

[2024-03-06 11:38:11] await self.app(scope, receive, send)

[2024-03-06 11:38:11] File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/starlette/middleware/cors.py", line 83, in call

[2024-03-06 11:38:11] await self.app(scope, receive, send)

[2024-03-06 11:38:11] File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/starlette/middleware/exceptions.py", line 62, in call

[2024-03-06 11:38:11] await wrap_app_handling_exceptions(self.app, conn)(scope, receive, send)

[2024-03-06 11:38:11] File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/starlette/_exception_handler.py", line 64, in wrapped_app

[2024-03-06 11:38:11] raise exc

[2024-03-06 11:38:11] File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/starlette/_exception_handler.py", line 53, in wrapped_app

[2024-03-06 11:38:11] await app(scope, receive, sender)

[2024-03-06 11:38:11] File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/starlette/routing.py", line 758, in call

[2024-03-06 11:38:11] await self.middleware_stack(scope, receive, send)

[2024-03-06 11:38:11] File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/starlette/routing.py", line 778, in app

[2024-03-06 11:38:11] await route.handle(scope, receive, send)

[2024-03-06 11:38:11] File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/starlette/routing.py", line 299, in handle

[2024-03-06 11:38:11] await self.app(scope, receive, send)

[2024-03-06 11:38:11] File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/starlette/routing.py", line 79, in app

[2024-03-06 11:38:11] await wrap_app_handling_exceptions(app, request)(scope, receive, send)

[2024-03-06 11:38:11] File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/starlette/_exception_handler.py", line 64, in wrapped_app

[2024-03-06 11:38:11] raise exc

[2024-03-06 11:38:11] File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/starlette/_exception_handler.py", line 53, in wrapped_app

[2024-03-06 11:38:11] await app(scope, receive, sender)

[2024-03-06 11:38:11] File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/starlette/routing.py", line 74, in app

[2024-03-06 11:38:11] response = await func(request)

[2024-03-06 11:38:11] File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/fastapi/routing.py", line 299, in app

[2024-03-06 11:38:11] raise e

[2024-03-06 11:38:11] File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/fastapi/routing.py", line 294, in app

[2024-03-06 11:38:11] raw_response = await run_endpoint_function(

[2024-03-06 11:38:11] File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/fastapi/routing.py", line 191, in run_endpoint_function

[2024-03-06 11:38:11] return await dependant.call(**values)

[2024-03-06 11:38:11] File "/code/ChatLLM-webui/webui/entrypoints/api_server.py", line 242, in chat_api

[2024-03-06 11:38:11] if cmd_opts.enable_lora:

[2024-03-06 11:38:11] AttributeError: 'Namespace' object has no attribute 'enable_lora'

我加了这个 现在起来了



参考答案:

看着像是vllm在分配显存池的时候没有拿到足够的空间,试试设置下--gpu-memory-utilization,比如0.98 还有 --max-model-len,比如4096



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问题二:通义千问 HTTP请求多轮对话的方式是什么格式的,文档里的没法实现,需要帮助,谢谢

{"model":"qwen-max","input":{"messages":[{"role": "system","content":"You are a helpful assistant."},{"role":"user","content":"入参"}]},"parameters":{}}

这样能正确返回。

{"model":"qwen-max","input":{"messages":[{"role": "system","content":"You are a helpful assistant."},{"role":"user","content":"入参"},{"role": "system","content":"首次返回的文本"},{"role":"user","content":"继续"}]},"parameters":{}}

这样写提示错误信息,message的大概意思是body格式错误。

{"model":"qwen-max","input":{"messages":[{"role":"user","content":"继续"}]},"parameters":{}}

这样写,会回复 有什么问题需要帮忙什么的...。



参考答案:

通义千问的 HTTP 请求多轮对话是通过 JSON 格式的数据传输来实现的。根据你提供的例子,可以按照以下方式构建 JSON 数据:

{

"model": "qwen-max",

"input": {

"messages": [

{

"role": "system",

"content": "You are a helpful assistant."

},

{

"role": "user",

"content": "入参"

}

]

},

"parameters": {}

}

需要注意的是,在上述示例中,“model”字段指定了所使用的模型名称,“input”字段包含了多轮对话的消息列表,每个消息都有一个“role”字段表示角色(系统或用户),以及一个“content”字段表示消息内容。最后,“parameters”字段可以包含其他参数,根据你的需求进行设置。

请确保将以上 JSON 数据作为 HTTP 请求的主体发送给通义千问的 API 接口,并设置适当的请求头和 URL。具体的请求方式和 URL 取决于你所使用的编程语言和库,可以参考相关文档或示例代码来执行 HTTP 请求。



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问题三:机器学习PAI创建特征视图时报错,怎么处理?

机器学习PAI创建特征视图时报错,怎么处理?



参考答案:

要正常使用的话,必须要有离线数据源和在线数据源,因为上线的时候取特征需要在线数据源,我们也需要保证离在线一致性。现在只使用离线部分的话可以考虑使用TableStore在线数据源,这个是按量计费的。



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问题四:在机器学习PAI按照官方给的最佳实践手册,走到上述步骤「数据同步Hologres」报错,怎么解决?

在机器学习PAI按照官方给的最佳实践手册,走到上述步骤「数据同步Hologres」报错,怎么解决?



参考答案:

楼主你好,看了你的问题,遇到了“数据同步Hologres”报错,你可以检查配置是否正确,确保你按照手册中的指引正确配置了Hologres的连接信息,包括数据库地址、用户名、密码等,一定要确保这些信息正确无误。

还有就是确保你的账号有足够的权限来执行数据同步的操作,检查你的账号是否有在Hologres数据库中读取、写入的权限。以及检查Hologres数据库状态,确认Hologres数据库的状态是否正常运行,可以尝试重新启动或者重建数据库。



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问题五:机器学习PAI webui文件导入导出本地执行没问题,页面运行报错为什么?

机器学习PAI webui文件导入导出本地执行没问题,remote模式下, flink1.13.0集群,执行页面运行报错为什么?




参考答案:

楼主你好,看了你的问题,可能是由于集群版本不匹配引起的,也就是由于使用的Flink集群版本与页面运行环境不兼容导致的,所以请确保页面运行环境和集群版本匹配。

报错信息中提到了Failed to deserialize JobGraph,可能是由于序列化问题导致的,请检查代码中的序列化操作,确保对象能够正确地被序列化和反序列化。

报错信息中incompatible types for field cpuCores,可能是由于字段类型不匹配导致的。



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