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函数计算里在用自定义镜像部署gpu服务的时候,报错怎么办?

函数计算里在用自定义镜像部署gpu服务的时候,报错Error Message:
{"code":101,"message":"POST /services/FashionPre_GPU/functions failed with 400. requestid: 1-6583b16d-1a89d38574924528cfc647d5, message: CPU is required but not provided.","stack":"FCInvalidArgumentError: POST /services/FashionPre_GPU/functions failed with 400. requestid: 1-6583b16d-1a89d38574924528cfc647d5, message: CPU is required but not provided.\n at Rh.request (/root/.s/components/devsapp.cn/devsapp/fc-core/dist/index.js:204:3399)\n at processTicksAndRejections (node:internal/process/task_queues:96:5)","prefix":"Project fc-gpu failed to execute:"}

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小小鹿鹿鹿 2023-12-26 13:04:55 64 0
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  • 在函数计算中使用自定义镜像部署 GPU 服务时,报错 "CPU is required but not provided",这是因为你的自定义镜像可能没有包含 CPU 资源。在创建自定义镜像时,需要确保镜像包含了完整的运行环境和必要的硬件资源。你可以尝试以下解决方案:

    • 检查你的 Dockerfile,确保包含了安装和配置 GPU 驱动和 CUDA 工具包的步骤。
    • 确认你的自定义镜像包含了基础的操作系统和 CPU 内核,例如 Ubuntu 或 CentOS。
    • 在创建函数时,选择合适的实例类型和资源配额,包括 CPU、内存和 GPU。
    2023-12-26 15:55:59
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  • 这个错误信息表示你在使用自定义镜像部署GPU服务时,函数计算要求提供CPU资源,但是你的配置中没有提供。

    要解决这个问题,你需要在创建或更新函数时确保包含了所需的CPU资源。以下是在阿里云函数计算中配置CPU资源的基本步骤:

    1. 登录阿里云控制台,进入函数计算服务。
    2. 找到你正在尝试部署的GPU服务(FashionPre_GPU)。
    3. 点击该服务下的函数,然后选择“配置”或“基本设置”选项。
    4. 在函数配置页面中,找到与CPU资源相关的设置。通常,这会是一个名为“内存大小”或“运行环境”的选项。
    5. 根据你的需求和函数计算的服务限制,为你的函数分配适当的CPU资源。请注意,函数计算中的CPU资源通常是与内存大小关联的,因为它们通常是成比例分配的。
    6. 保存你的配置更改,并重新尝试部署你的GPU服务。
    2023-12-26 13:48:45
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