Platform For AI:カスタムプロセッサに関するFAQ

一般的なpip install opencvメソッドは、libXext、libSM、およびlibXrenderライブラリによって異なります。 libXext、libSM、およびlibXrenderライブラリは、オンラインEAS環境にプリインストールされていません。 したがって、このコマンドを使用してインストールされたcv2は、オフラインテスト環境では正常に実行されますが、オンライン環境では実行できない場合があります。 次のいずれかの方法を使用して、この問題を解決できます。

• pip install openv-python-headlessコマンドを実行してcv2をインストールします。 このメソッドは、libXext、libSM、およびlibXrenderライブラリには依存しません。

• システムにインストールされているlibXext、libSM、およびlibXrenderバイナリライブラリのISOファイルを検索し、それらをENV/libディレクトリにコピーしてから、プロセッサと一緒にアップロードします。 このメソッドには、必要に応じて処理できる他の依存関係が含まれる場合があります。

モデルのデプロイ時にID認証を完了するには、AccessKey IDとAccessKeyシークレットを指定する必要があります。 デフォルトでは、中国 (上海) リージョンのエンドポイントが使用されます。 モデルを別のリージョンにデプロイするには、-eパラメーターを使用して、対応するリージョンのエンドポイントを指定します。

./eascmd64 config -i <yourAccessKey ID> -k <yourAccessKey Secret> -e pai-eas.cn-beijing.aliyuncs.com

タスクの作成に必要なリソースが不足または見つからない場合があります。 リソース領域と名前が正しく設定されているかどうかを確認し、使用可能なリソースが十分かどうかを判断する必要があります。 関連する設定は、次のEAS説明ファイルで表示できます。

{
  "name": "service",
  "token": "[Authorization-token]",
  "data_image":"[your-public-docker-image-repo]",
  "processor_entry": "app.py",
  "processor_type": "python",
  "processor_path": "[oss://eas-model-shenzhen/xxxxxxxxx/codes.tar.gz]",
  "metadata": {
    "region": "cn-shenzhen", # Ensure that the region of the resource group is correct. 
    "resource": "resource-name", # Ensure that the resource group name, such as EAS-LsFlrwBP56, is correct and that the resource group belongs to the specified region. 
    "gpu": 1,
    "cpu": 6,
    "memory": 2000,
    "instance": 2, # The amount of resources occupied by each instance (gpu=1, cpu=6, memory=2000B). 
                # If the available resources are insufficient, the task remains in the waiting state. 
    "cuda": "10.0"
  }
}