功能服務部署失敗

Question

在這里，我附上顯示的實際錯誤。 我將 mlrun 與 docker 一起使用。 特別是 mlrun 1.2.0。

--------------------------------------------------------------------------
RunError                                  Traceback (most recent call last)
<ipython-input-20-aab97e08b914> in <module>
      1 serving_fn.with_code(body=" ") # adds the serving wrapper, not required with MLRun >= 1.0.3
----> 2 project.deploy_function(serving_fn)

/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/mlrun/projects/project.py in deploy_function(self, function, dashboard, models, env, tag, verbose, builder_env, mock)
   2307         :param mock:        deploy mock server vs a real Nuclio function (for local simulations)
   2308         """
-> 2309         return deploy_function(
   2310             function,
   2311             dashboard=dashboard,

/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/mlrun/projects/operations.py in deploy_function(function, dashboard, models, env, tag, verbose, builder_env, project_object, mock)
    344             )
    345 
--> 346         address = function.deploy(
    347             dashboard=dashboard, tag=tag, verbose=verbose, builder_env=builder_env
    348         )

/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/mlrun/runtimes/serving.py in deploy(self, dashboard, project, tag, verbose, auth_info, builder_env)
    621             logger.info(f"deploy root function {self.metadata.name} ...")
    622 
--> 623         return super().deploy(
    624             dashboard, project, tag, verbose, auth_info, builder_env=builder_env
    625         )

/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/mlrun/runtimes/function.py in deploy(self, dashboard, project, tag, verbose, auth_info, builder_env)
    550             self.status = data["data"].get("status")
    551             self._update_credentials_from_remote_build(data["data"])
--> 552             self._wait_for_function_deployment(db, verbose=verbose)
    553 
    554             # NOTE: on older mlrun versions & nuclio versions, function are exposed via NodePort

/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/mlrun/runtimes/function.py in _wait_for_function_deployment(self, db, verbose)
    620         if state != "ready":
    621             logger.error("Nuclio function failed to deploy", function_state=state)
--> 622             raise RunError(f"function {self.metadata.name} deployment failed")
    623 
    624     @min_nuclio_versions("1.5.20", "1.6.10")

RunError: function serving deployment failed

我不知道這個錯誤背后的原因是什么。 因為我是這里的新蜜蜂。 所以有人請幫我解決這個錯誤。

Answer 1

我看到兩個步驟，如何解決問題：

1.相關安裝

桌面 docker 中的 MLRun 社區版必須安裝在相關的 HOST_IP（不是本地主機或 127.0.0.1，但具有穩定的 IP 地址，請參見 ipconfig）和相關的 SHARED_DIR 下。 請參閱相關命令行（從操作系統窗口）：

set HOST_IP=192.168.0.150
set SHARED_DIR=c:\Apps\mlrun-data
set TAG=1.2.0

mkdir %SHARED_DIR%

docker-compose -f "c:\Apps\Desktop Docker Tools\compose.with-jupyter.yaml" up

順便說一句：YAML 文件請參閱https://docs.mlrun.org/en/latest/install/local-docker.html

2.端口訪問

在調用serving_fn.invoke的情況下，您必須在您的 IP 地址上打開相關端口（來自deploy_function ）（基於 HOST_IP 的設置，請參見第一點）。

通常可以根據您的防火牆策略或本地防病毒軟件阻止此端口。 這意味着，您必須在調用之前打開對該端口的訪問。

順便說一句：你可以看到關注這個問題https://github.com/mlrun/mlrun/issues/2102