- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我正在尝试使用本教程中的集群模式的 ML Workbench 进程将预测 Web 服务部署到 Azure ( https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/preview/tutorial-classifying-iris-part-3#prepare-to-operationalize-locally )
模型被发送到 list 、评分脚本和架构
Creating service..........................................................Error occurred: {'Error': {'Code': 'KubernetesDeploymentFailed', 'Details': [{'Message': 'Back-off 40s restarting failed container=...pod=...', 'Code': 'CrashLoopBackOff'}], 'StatusCode': 400, 'Message': 'Kubernetes Deployment failed'}, 'OperationType': 'Service', 'State':'Failed', 'Id': '...', 'ResourceLocation': '/api/subscriptions/...', 'CreatedTime': '2017-10-26T20:30:49.77362Z','EndTime': '2017-10-26T20:36:40.186369Z'}
这是检查ml服务实时日志的结果
C:\Users\userguy\Documents\azure_ml_workbench\projecto>az ml service logs realtime -i projecto
2017-10-26 20:47:16,118 CRIT Supervisor running as root (no user in config file)
2017-10-26 20:47:16,120 INFO supervisord started with pid 1
2017-10-26 20:47:17,123 INFO spawned: 'rsyslog' with pid 9
2017-10-26 20:47:17,124 INFO spawned: 'program_exit' with pid 10
2017-10-26 20:47:17,124 INFO spawned: 'nginx' with pid 11
2017-10-26 20:47:17,125 INFO spawned: 'gunicorn' with pid 12
2017-10-26 20:47:18,160 INFO success: rsyslog entered RUNNING state, process has stayed up for > than 1 seconds (startsecs)
2017-10-26 20:47:18,160 INFO success: program_exit entered RUNNING state, process has stayed up for > than 1 seconds (startsecs)
2017-10-26 20:47:22,164 INFO success: nginx entered RUNNING state, process has stayed up for > than 5 seconds (startsecs)
2017-10-26T20:47:22.519159Z, INFO, 00000000-0000-0000-0000-000000000000, , Starting gunicorn 19.6.0
2017-10-26T20:47:22.520097Z, INFO, 00000000-0000-0000-0000-000000000000, , Listening at: http://127.0.0.1:9090 (12)
2017-10-26T20:47:22.520375Z, INFO, 00000000-0000-0000-0000-000000000000, , Using worker: sync
2017-10-26T20:47:22.521757Z, INFO, 00000000-0000-0000-0000-000000000000, , worker timeout is set to 300
2017-10-26T20:47:22.522646Z, INFO, 00000000-0000-0000-0000-000000000000, , Booting worker with pid: 22
2017-10-26 20:47:27,669 WARN received SIGTERM indicating exit request
2017-10-26 20:47:27,669 INFO waiting for nginx, gunicorn, rsyslog, program_exit to die
2017-10-26T20:47:27.669556Z, INFO, 00000000-0000-0000-0000-000000000000, , Handling signal: term
2017-10-26 20:47:30,673 INFO waiting for nginx, gunicorn, rsyslog, program_exit to die
2017-10-26 20:47:33,675 INFO waiting for nginx, gunicorn, rsyslog, program_exit to die
Initializing logger
2017-10-26T20:47:36.564469Z, INFO, 00000000-0000-0000-0000-000000000000, , Starting up app insights client
2017-10-26T20:47:36.564991Z, INFO, 00000000-0000-0000-0000-000000000000, , Starting up request id generator
2017-10-26T20:47:36.565316Z, INFO, 00000000-0000-0000-0000-000000000000, , Starting up app insight hooks
2017-10-26T20:47:36.565642Z, INFO, 00000000-0000-0000-0000-000000000000, , Invoking user's init function
2017-10-26 20:47:36.715933: W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.1 instruc
tions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
2017-10-26 20:47:36,716 INFO waiting for nginx, gunicorn, rsyslog, program_exit to die
2017-10-26 20:47:36.716376: W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.2 instruc
tions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
2017-10-26 20:47:36.716542: W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use AVX instructio
ns, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
2017-10-26 20:47:36.716703: W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use AVX2 instructi
ons, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
2017-10-26 20:47:36.716860: W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use FMA instructio
ns, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
this is the init
2017-10-26T20:47:37.551940Z, INFO, 00000000-0000-0000-0000-000000000000, , Users's init has completed successfully
Using TensorFlow backend.
2017-10-26T20:47:37.553751Z, INFO, 00000000-0000-0000-0000-000000000000, , Worker exiting (pid: 22)
2017-10-26T20:47:37.885303Z, INFO, 00000000-0000-0000-0000-000000000000, , Shutting down: Master
2017-10-26 20:47:37,885 WARN killing 'gunicorn' (12) with SIGKILL
2017-10-26 20:47:37,886 INFO stopped: gunicorn (terminated by SIGKILL)
2017-10-26 20:47:37,889 INFO stopped: nginx (exit status 0)
2017-10-26 20:47:37,890 INFO stopped: program_exit (terminated by SIGTERM)
2017-10-26 20:47:37,891 INFO stopped: rsyslog (exit status 0)
Received 41 lines of log
我最好的猜测是发生了一些无声的事情导致“警告收到指示退出请求的SIGTERM”。 Scoring.py 脚本的其余部分似乎已开始 - 请参阅 tensorflow 启动和“这是 init”打印语句。
http://127.0.0.1:63437可以从我的本地计算机访问,但 ui 端点为空。
关于如何在 Azure 集群中启动并运行它,有什么想法吗?我不太熟悉 Kubernetes 的工作原理,因此任何基本的调试指南将不胜感激。
最佳答案
我们在系统中发现了一个可能导致此问题的错误。该修复已于昨晚部署。您能否再试一次,如果仍然遇到此问题请告诉我们?
关于Azure ML Workbench Kubernetes 部署失败,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/46963846/
core@core-1-94 ~ $ kubectl exec -it busybox -- nslookup kubernetesServer: 10.100.0.10Address 1: 1
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我知道角色用于授予用户或服务帐户在特定命名空间中执行操作的权限。 一个典型的角色定义可能是这样的 kind: Role apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
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两者之间有什么实际区别?我什么时候应该选择一个? 例如,如果我想让我的项目中的开发人员仅查看 pod 的日志。似乎可以通过 RoleBinding 为服务帐户或上下文分配这些权限。 最佳答案 什么是服
根据基于时间的计划执行容器或 Pod 的推荐方法是什么?例如,每天凌晨 2 点运行 10 分钟的任务。 在传统的 linux 服务器上,crontab 很容易工作,而且显然在容器内部仍然是可能的。然而
有人可以帮助我了解服务网格本身是否是一种入口,或者服务网格和入口之间是否有任何区别? 最佳答案 “入口”负责将流量路由到集群中(来自 Docs:管理对集群中服务的外部访问的 API 对象,通常是 HT
我是 kubernetes 集群的新手。我有一个简单的问题。 我在多个 kubernetes 集群中。 kubernetes 中似乎有多个集群可用。所以 kubernetes 中的“多集群”意味着:
我目前正在使用Deployments管理我的K8S集群中的Pod。 我的某些部署需要2个Pod /副本,一些部署需要3个Pod /副本,而有些部署只需要1个Pod /副本。我遇到的问题是只有一个 po
我看过官方文档:https://kubernetes.io/docs/tasks/setup-konnectivity/setup-konnectivity/但我还是没明白它的意思。 我有几个问题:
这里的任何人都有在 kubernetes 上进行批处理(例如 spring 批处理)的经验?这是个好主意吗?如果我们使用 kubernetes 自动缩放功能,如何防止批处理处理相同的数据?谢谢你。 最
我有一个具有 4 个节点和一个主节点的 Kubernetes 集群。我正在尝试在所有节点中运行 5 个 nginx pod。目前,调度程序有时在一台机器上运行所有 pod,有时在不同的机器上运行。 如
我在运行 Raspbian Stretch 的 Raspberry PI 3 上使用以下命令安装最新版本的 Kubernetes。 $ curl -s https://packages.cloud.g
container port 与 Kubernetes 容器中的 targetports 有何不同? 它们是否可以互换使用,如果可以,为什么? 我遇到了下面的代码片段,其中 containerPort
我是一名优秀的程序员,十分优秀!