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机器学习PAI 这个镜像编译TFServing直接报错,这个是还需要配置啥吗?

749dae6fe3d8b8d0bed1b04b1bd43d7e.png 机器学习PAI用最新的serving-r1.15.5-deeprec2304 Latest + alideeprec/deeprec-base:deeprec-base-cpu-py36-ubuntu18.04这个镜像编译TFServing直接报错,这个是还需要配置啥吗? 参照的这个文档 https://deeprec.readthedocs.io/zh/latest/TFServing-Compile-And-Install.html

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冰激凌甜筒 2023-05-29 21:01:16 90 0
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  • 值得去的地方都没有捷径

    首先,您可以看一下错误信息,以确定问题所在。如果您可以提供错误信息,那么我可以更好地理解问题并为您提供更准确的答案。

    其次,将TFServing编译并构建为镜像的过程可能需要很长时间,并且在构建过程中可能会发生各种错误。您可以参考以下步骤进行操作:

    确保您已经正确安装了所有的依赖项和工具,并且您的docker镜像中也已经将它们安装好了。具体参考DeepRec的文档进行配置。

    您可以尝试首先使用官方的tensorflow/tensorflow:1.15.5-gpu-py3镜像进行TFServing的编译和构建,以确保该过程能够正常完成。如果您能够成功地完成该过程,则可以进一步尝试使用alideeprec/deeprec-base中的镜像进行编译和构建。

    如果您在上述步骤中遇到了问题,则可以尝试使用功能更完整的Docker镜像,例如TensorFlow官方的tensorflow/tensorflow:1.15.5-gpu-py3-jupyter镜像。然后再尝试编译TFServing。

    最后,您可以尝试在容器中手动执行构建脚本,以便更好地了解出现问题的原因。

    总之,TFServing的编译和构建过程可能会非常复杂,但按照上述步骤进行操作,您应该能够解决任何遇到的问题。如果您仍然遇到问题,请提供更多细节,以便我能够为您提供更好的帮助。

    2023-05-30 19:32:21
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  • deeprec-base是基础镜像(用于安装release包发布),dev是编译用的镜像,你这个情况,可以使用 alideeprec/deeprec-build:deeprec-dev-cpu-py38-ubuntu20.04 这个镜像编译,使用alideeprec/deeprec-base:deeprec-base-cpu-py38-ubuntu20.04 这个发布,推荐基于ubuntu20.04的镜像发布上线。此回答整理自钉群“DeepRec用户群”

    2023-05-29 21:51:01
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