函数计算FC 阿里云部署controlnet里的openpose骨骼识别，完成不了是为什么呢？

在阿里云函数计算（FC）中部署ControlNet中的OpenPose骨骼识别模型时，如果无法完成部署或运行，可能涉及以下几个方面的原因及解决方案。以下是详细分析和解决方法：

1. 镜像构建问题

• 问题描述：如果使用自定义镜像部署ControlNet的OpenPose模型，可能会遇到镜像构建失败的问题，例如CUDA GPG错误。
• 原因分析：构建镜像时，NVIDIA CUDA相关仓库的GPG密钥未正确导入，导致签名验证失败。
• 解决方案： 在Dockerfile中添加以下命令以导入缺失的GPG密钥：

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

  然后重新构建镜像。

2. 镜像大小限制

• 问题描述：ControlNet和OpenPose模型通常较大，可能导致镜像超出函数计算的限制。
• 原因分析：函数计算对压缩后的镜像大小有限制，通常建议压缩前镜像尺寸小于20 GB。
• 解决方案：
  • 检查镜像大小是否符合要求，可以通过docker images命令查看本地镜像的压缩前尺寸。
  • 如果镜像过大，尝试优化模型文件或依赖库，减少镜像体积。
  • 使用函数计算的镜像加速功能，但需注意超大镜像可能导致转换失败。如果失败，可通过编辑函数配置重新触发加速转换。

3. GPU实例规格与资源限制

• 问题描述：预留GPU实例可能无法成功启动。
• 原因分析：
  • 启动超时：模型加载逻辑复杂或存在公网下载操作，导致健康检查失败。
  • 资源配额不足：单个阿里云账号地域级别的GPU物理卡默认上限为30卡，可能已达到上限。
• 解决方案：
  • 启动超时：优化应用启动逻辑，优先完成Web Server启动，再加载模型。
  • 资源配额不足：前往阿里云配额中心申请更高的GPU物理卡配额。

4. 异步处理问题

• 问题描述：OpenPose骨骼识别任务可能需要较长时间完成，但函数计算实例在请求响应后会被冻结，导致子线程或协程中的代码未被执行。
• 原因分析：函数计算按照请求计费，实例在请求响应后会被冻结，子线程中的代码无法继续执行。
• 解决方案：
  • 推荐方案：将OpenPose骨骼识别逻辑单独封装为一个函数，并通过函数计算的异步调用功能调用该函数。
  • 其他方案：
    • 在子线程中完成请求响应，避免实例被冻结。
    • 使用预留实例并关闭闲置计费功能，确保实例不会被冻结（费用较高）。

5. 网络配置问题

• 问题描述：如果函数需要访问外部资源（如下载模型权重），但网络配置不正确，可能导致任务失败。
• 原因分析：
  • 函数未正确配置允许访问公网。
  • VPC配置错误，导致函数无法访问内部资源。
• 解决方案：
  • 确保函数配置中启用了“允许函数访问公网”选项。
  • 如果使用VPC，请检查安全组规则，确保入站和出站规则允许函数计算所在的安全组访问目标资源。

6. 流水线构建超时

• 问题描述：如果通过应用中心部署ControlNet的OpenPose模型，流水线构建阶段可能超时。
• 原因分析：构建过程中下载依赖过慢，尤其是从海外Registry下载依赖时，可能导致超时。
• 解决方案：
  • 使用国内镜像源（如https://registry.npmmirror.com）加速依赖下载。
  • 调整构建环境，选择更接近依赖源的区域。

7. 服务配置覆盖问题

• 问题描述：每次通过应用中心部署后，服务配置被重置。
• 原因分析：应用中心会根据代码库中的s.yaml文件更新服务和函数配置，覆盖控制台上的手动修改。
• 解决方案：
  • 在代码库的s.yaml文件中维护所有配置，避免手动修改控制台配置。
  • 如果需要保留控制台配置，可以在函数详情页导出当前配置并更新到代码库的s.yaml文件中。

8. 域名访问问题

• 问题描述：部署完成后，应用无法通过默认域名访问。
• 原因分析：默认域名（如****.devsapp.net）仅供测试使用，30天后会被回收。
• 解决方案：
  • 绑定自定义域名以获得长期稳定的访问能力。

总结与建议

• 关键点：确保镜像大小符合限制、优化启动逻辑、正确配置网络和资源配额。
• 推荐实践：
  • 使用异步调用处理耗时任务。
  • 定期检查并优化镜像大小。
  • 在代码库中维护s.yaml文件，避免配置被覆盖。

如果以上方法仍无法解决问题，建议加入钉钉用户群（群号：11721331）联系阿里云技术支持获取进一步帮助。