ModelScope魔搭的gpu资源最近几天一直用不了怎么办？

根据您提供的问题“ModelScope魔搭的GPU资源最近几天一直用不了”，结合知识库中的相关资料，以下是可能的原因分析及解决方法：

1. 预留GPU实例失败的常见原因

如果您的GPU资源无法正常使用，可能是由于以下原因导致的：

（1）预留实例启动超时

• 错误码: FunctionNotStarted
• 错误信息: Function instance health check failed on port XXX in 120 seconds
• 可能原因:
  • 应用启动逻辑中存在耗时操作，例如从公网下载模型文件或加载超过10GB的大模型。
  • Web Server未优先启动，导致健康检查失败。
• 解决方案:
  • 检查应用启动逻辑，确保Web Server优先启动后再加载模型。
  • 如果模型文件较大，建议提前将模型文件存储在阿里云NAS或其他持久化存储中，避免在启动时从公网下载。

（2）实例数量达到上限

• 错误码: ResourceThrottled
• 错误信息: Reserve resource exceeded limit
• 可能原因:
  • 单个阿里云账号在地域级别的GPU物理卡默认上限为30卡。如果已达到上限，则无法继续创建新的GPU实例。
• 解决方案:
  • 前往阿里云配额中心申请提高GPU物理卡的配额限制。

2. 镜像相关问题

如果您的GPU资源无法使用，也可能是镜像相关的问题导致的：

（1）镜像大小超出限制

• 阿里云函数计算对镜像大小有限制，压缩后的镜像尺寸需小于20GB。如果镜像过大，可能导致部署失败。
• 解决方案:
  • 检查镜像大小，确保压缩前的镜像尺寸小于20GB。
  • 如果镜像过大，可以尝试优化镜像内容，移除不必要的依赖或文件。

（2）镜像加速转换失败

• 随着镜像尺寸的增长，镜像加速转换可能会因超时而失败。
• 解决方案:
  • 在函数计算控制台中编辑并保存函数配置（无需实际调整参数），重新触发镜像加速转换。

3. CUDA GPG Error问题

如果您在构建镜像时遇到CUDA相关的GPG错误，可能是由于缺少公钥导致的： - 错误信息:

W: GPG error: https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64 InRelease: The following signatures couldn't be verified because the public key is not available: NO_PUBKEY A4B469963BF863CC
E: The repository 'https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64 InRelease' is not signed.

• 解决方案:
  • 在Dockerfile文件的RUN rm命令后添加以下脚本，然后重新构建镜像：

  RUN apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys A4B469963BF863CC
  

4. GPU实例规格显示异常

如果您发现GPU实例规格显示为g1，这实际上是等同于fc.gpu.tesla.1的规格。
- 说明: - 这是正常的显示方式，您可以根据实际需求选择合适的GPU实例规格。

5. 其他可能的原因

如果上述问题均不适用，您可以进一步排查以下方面： - 网络问题: - 确保您的实例能够正常访问阿里云ModelScope社区和相关服务。 - 资源调度问题: - 检查当前地域的GPU资源是否充足。如果资源紧张，可以尝试切换到其他地域。

总结与建议

针对您提到的“ModelScope魔搭的GPU资源最近几天一直用不了”的问题，建议按照以下步骤逐一排查： 1. 检查预留GPU实例是否启动成功，重点关注启动超时和配额限制问题。 2. 确认镜像大小是否符合要求，并解决可能的镜像加速转换失败问题。 3. 排查CUDA GPG Error问题，确保镜像构建过程无误。 4. 检查网络连接和资源调度情况，确保实例能够正常访问所需服务。

如果问题仍未解决，建议联系阿里云技术支持团队，提供具体的错误日志以便进一步诊断。