智能集市故障排除¶

本文用于识别并解决使用智能集市过程中的一些问题。

模型版本测试失败并出现错误信息：Need GNU Compiler Collection¶

模型版本测试失败并出现错误信息： need GNU Compiler Collection(GCC)。

故障原因¶

Wheel 包缺失。

解决方案¶

在智能实验室中打开模型所在的 Notebook 实例。
在 Notebook 终端中运行以下命令以上传 wheel 包：
```
pip install thriftpy
```

模型版本测试失败并出现错误信息：NO such file or directory:’model’¶

通过 Mlflow 导入的模型版本上架后，模型测试失败并出现以下错误信息：NO such file or directory:'model'。

故障原因¶

Mlflow.{framework}.log_model 命令中 model 的参数值不是 model。其中，Framework 指 Mlflow 使用的框架。

解决方案¶

在智能实验室中打开模型所在的 Notebook 实例。
在 文件浏览器 中打开模型上架文件。
检查 Mlflow.{framework}.log_model 命令，将 model 的参数值改为 model。

模型版本测试失败并出现错误信息：IsADirectoryError:[ERROR 21] is a directory :’/microservice/model’¶

通过 Mlflow 导入的模型版本上架后，模型测试失败并出现以下错误信息：IsADirectoryError:[ERROR 21] is a directory :'/microservice/model'。

故障原因¶

使用 Mlflow 1.9 或以上版本会导致该报错。智能集市目前支持 Mlflow 1.8 及以下版本。

解决方案¶

使用 Mlflow 1.8.0 或以下版本导入模型，并注册模型版本。你可以通过以下步骤安装 Mlflow 1.8.0：

在智能实验室中打开模型所在的 Notebook 实例。
在 文件浏览器 中打开模型上架文件。
运行以下命令：
```
conda install Mlflow==1.8.0
```
安装完成后，重新上架模型版本并测试。

模型版本测试失败并出现错误信息：ModuleNotFoundError: No module named ‘{framework}’¶

通过 Mlflow 导入的模型版本上架后，模型测试失败并出现以下错误信息：ModuleNotFoundError: No module named '{framework}'。其中，Framework 指 Mlflow 过程中所使用的框架。

故障原因¶

原因 1：训练代码中使用了错误的服务框架。
原因 2：log_model 命令中使用了错误的调用方法。

解决方案¶

在 智能实验室 中打开模型所在的 Notebook 实例。
在 文件浏览器 中打开模型上架文件。
运行以下命令：
- 对于原因 1：运行 import Mlflow.{framework} 命令，导入正确的服务框架。
- 对于原因 2: 运行 Mlflow.{framework}.log_model 命令，调用正确的服务框架。
重新上架模型版本并测试。

模型版本测试失败并出现错误信息：AttributeError: ‘str’ object has no attribute ‘decode’¶

通过 Mlflow 导入的模型版本上架后，模型测试失败并出现以下错误信息：AttributeError: 'str' object has no attribute 'decode'。

故障原因¶

H5py 版本冲突导致报错。智能实验室支持 H5py 2.10.0。

解决方案¶

在智能实验室中打开模型所在的 Notebook 实例。
在 文件浏览器 中打开模型上架文件。
运行以下命令：
```
conda install h5py==2.10.0
```
安装完成后，重新上架模型版本并测试。

模型版本测试失败并出现错误信息：File “/microservice/MlflowPredictor.py”, line 30, in predict¶

通过 Mlflow 导入的模型版本上架后，模型测试失败并出现以下错误信息：File "/microservice/MlflowPredictor.py", line 30, in predict。

故障原因¶

模型文件错误导致报错。

解决方案¶

在模型测试页面，复制左侧代码框中的代码。
在 智能实验室 中打开模型所在的 Notebook 实例。
在 Notebook 实例中粘贴已复制的代码，测试模型。
根据测试结果，在模型文件中修改错误。

模型版本测试失败并出现错误信息：TypeError: an integer is required (got type bytes)¶

通过 Mlflow 导入的模型版本上架后，模型测试失败并出现以下错误信息：TypeError: an integer is required (got type bytes)。

故障原因¶

原因 1：使用 tensorflow 1.15 或以下版本训练模型。
原因 2：Notebook 中的依赖包版本与 Mlflow 上架时使用的依赖包版本不一致。
原因 3：Notebook 的 Python 版本与 Mlflow 上架时使用的依赖包版本不一致。

解决方案¶

对于原因 1：更新 tensorflow 框架版本至 2.3.1。
对于原因 2：通过以下步骤修复依赖包版本冲突：
1. 在 智能实验室 中打开模型所在的 Notebook 实例。
2. 在 文件浏览器中打开 conda.yaml 文件。
3. 检查并修改 conda.yaml 中的依赖包版本，使其与 Mlflow 上架时使用的依赖包版本一致。
对于原因 3：通过以下步骤修复 Python 版本冲突：
1. 在 智能集市 中打开模型所在的 Notebook 实例。
2. 在终端中运行 python - 命令，查看 Notebook 的 Python 版本。
3. 检查并修改 Notebook 中的 Python 版本，使其与 Mlflow 上架时使用的 Python 版本一致。

模型可在 Notebook 中运行，但模型版本上架或测试失败¶

你可以在 Notebook 中成功运行模型，但在模型版本上架或模型版本测试时失败。

故障原因¶

模型输入参数被封装为 dataframe。通过以下步骤检查具体原因：

在 智能集市 中打开模型所在的 Notebook 实例。
在 文件浏览器 中打开 JupyterLab 文件。
运行 Mlflow.{framework}.save_model 命令，将模型文件保存至 Notebook。其中，Framework 指模型使用的机器学习框架。
运行 Mlflow.pyfunc.load_model 命令，检查是否可以加载模型。
若加载模型成功，通过 pd.dataframe 函数将预测数据封装为 dataframe，并运行 predict 函数进行模型预测。

解决方案¶

解决方案 1：如果加载模型失败，检查本地模型文件，并修改文件中的错误。
解决方案 2：如果模型预测成功，记录下 Mlflow 和 Python 的版本号并联系管理员。

上架模型版本时出现错误信息：test success, number of test result not match repeat from model¶

若模型的输出参数类型为 object，上架模型版本时出现以下错误信息： test success, number of test result not match repeat from model 。

故障原因¶

模型的输出结果不是 object 类型。

解决方案¶

检查并修改输出参数，确保参数值为 object 类型。object 类型的示例如下所示：

[{  "data": [    ["2021-07-31", 5, 6],    ["2021-07-31", 5, 6],    ["2021-07-31", 5, 6]]}]

测试或部署模型版本时，日志文件不完整¶

测试或部署模型版本时，日志文件不完整。

故障原因¶

内存不足导致进程关闭。

解决方案¶

解决方案 1：如果测试模型时发生错误，在 输入参数 中添加 force_to_stage 参数，以强制上架模型版本。如需了解更多模型参数的信息，可参考设置模型参数。
解决方案 2：如果部署模型时发生错误，增加 Resource Request 和 Resource Limit 的参数值并重试。如需了解更多模型部署的信息，可参考部署上线模型的第一个版本.

使用 Cloudpickle 序列化时出错¶

使用 Cloudpickle 进行序列化时出现如下错误：

File "/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/Mlflow/pyfunc/__init__.py", line 522, in load_model
model_impl = importlib.import_module(conf[MAIN])._load_pyfunc(data_path)
File "/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/Mlflow/pyfunc/model.py", line 223, in _load_pyfunc
python_model = cloudpickle.load(f)
AttributeError: Can't get attribute '_make_function' on <module 'cloudpickle.cloudpickle' from '/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/cloudpickle/cloudpickle.py'>
2022-06-07 01:44:27,878 - jaeger_tracing:report_span:73 - INFO: Reporting span 874aec19bfb8dc2f:b5d9f8f14bbebca4:0:1 MlflowPredictor.Predict
2022/06/07 01:44:28 WARNING Mlflow.pyfunc: The version of CloudPickle that was used to save the model, `CloudPickle 2.1.0`, differs from the version of CloudPickle that is currently running, `CloudPickle 2.0.0`, and may be incompatible
2022-06-07 01:44:28,388 - seldon_core.wrapper:log_exception:1891 - ERROR: Exception on /predict [POST]
Traceback (most recent call last):
File "/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/seldon_core/user_model.py", line 236, in client_predict

故障原因¶

模型训练中的模型版本与模型测试中的版本不一致。

解决方法¶

指定同一模型版本进行模型训练和模型测试。其最佳实践之一为：

env = {
    'name': 'model',
    'channels': ['default'],
    'dependencies': [
        'python=3.8.8',
                {'pip': [
                    'Mlflow==1.13.1',
                    'sklearn',
                    'cloudpickle=={}'.format(cloudpickle.__version__),
                    'eapdataset',
                ]}
    ]
}
wind_power_forecast_model = wind_power_forecast(model=fitted_model)
Mlflow.pyfunc.log_model(artifact_path="model", python_model=wind_power_forecast_model, conda_env=env)