ModelScope debug在本地可以成功，推到线上创空间就error了，有没有办法在线上调试？

在将ModelScope模型从本地调试环境推到线上创建空间时遇到错误，可以通过以下方法进行在线调试和问题排查。以下是详细的步骤和建议：

1. 使用阿里云EAS的在线调试功能

阿里云弹性推理服务（EAS）提供了在线调试功能，可以帮助您快速定位和解决模型部署后的问题。

操作步骤：

1. 进入模型在线服务页面：

   • 登录阿里云控制台，进入人工智能平台 PAI > 模型在线服务（EAS）。
   • 找到目标服务，单击操作列下的在线调试。

2. 查看调用信息：

   • 在服务详情页面，单击基本信息区域的查看调用信息。
   • 获取服务的访问地址和Token。

3. 构造请求数据并发送测试请求：

   • 根据模型的输入Schema，构造符合格式的请求数据。
   • 示例请求数据：

     {
     "input": {
      "text": "Deploying ModelScope models on PAI-EAS is simple and easy to use"
     }
     }
     

   • 使用PAI提供的SDK或curl命令发送POST请求，验证模型是否正常工作。

4. 分析返回结果：

   • 如果返回结果异常，请检查请求数据格式、模型配置以及服务日志。

2. 通过WebUI页面调试

如果您的模型支持WebUI调用，可以通过WebUI页面直接进行调试。

操作步骤：

1. 启动WebUI：

   • 在模型在线服务（EAS）页面，单击目标服务服务方式列下的查看Web应用。

2. 输入测试数据：

   • 在WebUI页面左侧的测试内容文本框中输入请求数据。
   • 单击执行测试，观察右侧的测试结果。

3. 检查输入输出Schema：

   • WebUI页面右侧会显示输入输出的真实数据内容。根据Schema调整请求数据格式。

3. 使用远程调试工具

对于更复杂的调试需求，可以使用远程调试工具，例如Arthas或IntelliJ IDEA的Remote JVM Debug功能。

操作步骤：

1. 开启远程调试端口：

   • 登录EDAS控制台，进入目标应用的云原生工具箱页面。
   • 单击一键访问，跳转到Pod列表页面。
   • 在目标Pod上单击打开终端，然后启用远程调试。

2. 配置IDEA远程调试：

   • 在IntelliJ IDEA中新建Remote JVM Debug配置。
   • 配置完成后，连接到指定的调试端口（如5005）。

3. 运行调试：

   • 启动调试会话，逐步排查代码逻辑和运行时问题。

4. 检查日志和错误信息

如果上述方法仍无法解决问题，可以通过查看服务日志进一步定位错误原因。

操作步骤：

1. 获取日志链接：

   • 在DataWorks或其他相关平台中，找到任务运行的日志链接（Logview）。

2. 分析日志内容：

   • 双击ODPS Tasks实例，查看训练worker（worker 0）和评估worker（worker 1）的日志。
   • 关注stderr和stdout中的错误信息。

3. 修复问题：

   • 根据日志提示，调整模型代码或配置文件。

5. 确保权限和环境一致性

有时，本地调试成功但线上报错的原因可能是权限或环境不一致导致的。

解决方案：

1. 检查文件权限：

   • 确保所有文件和文件夹具备可执行权限（如755权限）。
   • 如果权限不足，可以在Linux环境中执行以下命令：

     chmod +x 文件名
     

2. 验证环境配置：

   • 确保线上环境与本地环境一致，包括依赖库版本、Python版本等。

6. 联系技术支持

如果以上方法均无法解决问题，建议联系阿里云售后技术支持团队，提供详细的错误日志和复现步骤，以便快速定位问题。

重要提醒

• 确保资源规格满足要求：部署ModelScope模型时，选择的资源规格内存不能小于8 GB。
• 避免浏览器兼容性问题：使用最新版本的Chrome浏览器，避免因浏览器问题导致的操作失败。

通过以上方法，您可以有效定位并解决ModelScope模型在线上环境中的问题。