在ModelScope中，cv领域模型报错，帮忙看下是为什么？
在ModelScope中，cv领域模型报错，帮忙看下
在ModelScope中遇到CV（计算机视觉）领域模型报错时，可以按照以下步骤进行排查和解决：
1. 检查输入数据格式
确保输入数据的格式符合模型的要求。对于图像类模型，通常需要传入图片的Base64编码或图片的URL地址。如果选择使用URL地址作为输入，需要确保部署的服务具有公网访问权限，并正确配置了白名单。
示例代码：
import requests
import json
import base64
service_url = 'YOUR_SERVICE_URL'
token = 'YOUR_SERVICE_TOKEN'
# 下载图片并转换为Base64编码
with requests.get('https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/test/images/retina_face_detection.jpg') as img_url:
img = img_url.content
img_base64encoded = base64.b64encode(img)
# 构造请求数据
request = {"input": {"image": img_base64encoded.decode()}}
request_data = json.dumps(request)
# 发送请求
resp = requests.post(service_url, headers={"Authorization": token}, data=request_data)
print(resp.text) # 输出为模型的输出结果
2. 检查服务配置
确认服务是否正确配置，包括服务的访问地址和服务Token。如果服务部署在私有网络中，确保网络连接正常并且服务具有公网访问权限。
3. 查看错误日志
查看服务的日志信息，定位具体的错误原因。常见的错误包括输入数据格式不正确、服务配置错误、网络连接问题等。
4. 常见异常及解决方法
根据知识库中的常见异常及解决方法，您可以参考以下内容进行排查：
异常 1：业务流量平稳，但是服务器 TCP 连接数持续上升
出错原因：每一个 SDK 对象创建时都会申请一个连接。如果没有使用对象池，每一次任务结束后对象都被析构，导致连接在61秒内不可复用。
解决方法：使用对象池复用对象。
异常 2：任务耗时比正常调用多 60 秒
出错原因：同“异常 1”，连接池已经达到最大连接限制，新的任务需要等待无引用状态的连接61秒触发超时后才可以获得连接。
解决方法：使用对象池复用对象。
异常 3：服务启动时任务慢，之后慢慢恢复正常
出错原因：在高并发调用时，同一个对象会复用同一个WebSocket连接，因此WebSocket连接只会在服务启动时创建。任务启动阶段如果立刻开始较高并发调用，同时创建过多的WebSocket连接会导致阻塞。
解决方法：启动服务后逐步提升并发量，或增加预热任务。
异常 4：服务端报错 Invalid action('run-task')! Please follow the protocol!
出错原因：客户端报错后，服务端不知道客户端出错，连接处于任务中状态。此时连接和对象被复用并开启下一个任务，导致流程错误，下一个任务失败。
解决方法：在抛出异常后主动关闭 WebSocket 连接后归还对象池。
异常 5：业务流量平稳，调用量出现异常尖刺
出错原因：同时创建过多 WebSocket 连接导致阻塞，但业务流量持续打进来，导致任务短时间积压，并且在阻塞后所有积压任务立刻调用。
解决方法： 1. 检查网络情况。 2. 排查尖刺前是否出现大量其他服务端报错。 3. 提高账号并发限制。 4. 调小对象池和连接池大小，通过对象池上限限制最大并发数。 5. 提升服务器配置或扩充机器数。
异常 6：随着并发数提升，所有任务都变慢
解决方法： 1. 检查是否已经达到网络带宽上限。 2. 检查实际并发数是否已经过高。
5. 更新模型配置
如果问题依然存在，可以尝试更新模型配置。通过API更新阿里云AIWorkSpace中的模型配置信息，具体步骤如下：
请求语法：
PUT /api/v1/models/{ModelId} HTTP/1.1
请求参数：
- ModelId (string, 必填)：模型ID。
- body (object, 可选)：请求体，包含模型名称、描述、可见度、源、领域、任务等信息。
示例：
{
"ModelName": "情感分析",
"ModelDescription": "情感分析。",
"Accessibility": "PUBLIC",
"Origin": "ModelScope",
"Domain": "nlp",
"Task": "text-classification"
}
6. 联系技术支持
如果以上方法都无法解决问题，建议联系技术支持团队。可以通过钉钉用户群（钉钉群号：64970014484）与函数计算工程师即时沟通。
希望以上信息能帮助您解决问题！如果还有其他疑问，请随时联系。您可以复制页面截图提供更多信息，我可以进一步帮您分析问题原因。
