Platform For AI:FAQ tentang prosesor kustom

Metode umum pip install opencv bergantung pada pustaka libXext, libSM, dan libXrender. Karena pustaka-pustaka ini tidak diinstal sebelumnya di lingkungan EAS online, cv2 yang diinstal menggunakan perintah ini mungkin berjalan dengan benar di lingkungan pengujian offline tetapi gagal di lingkungan online. Anda dapat mengatasi error ini dengan salah satu cara berikut:

• Instal cv2 dengan menjalankan perintah pip install opencv-python-headless. Metode ini tidak bergantung pada pustaka libXext, libSM, atau libXrender.

• Temukan file biner untuk pustaka libXext, libSM, dan libXrender yang telah diinstal di sistem Anda. Kemudian, salin file-file tersebut ke direktori ENV/lib dan unggah bersama prosesor. (Metode ini mungkin menimbulkan masalah dependensi lain yang juga harus Anda atasi.)

Layanan prediksi menggunakan AccessKey Alibaba Cloud untuk otentikasi identitas. Saat Anda mengirimkan tugas, Anda harus menyediakan ID AccessKey dan Rahasia AccessKey. Endpoint default digunakan untuk wilayah China (Shanghai). Untuk menerapkan model ke wilayah lain, gunakan parameter -e untuk menentukan Endpoint wilayah tersebut. Contohnya:

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

Hal ini mungkin terjadi karena sumber daya yang diperlukan untuk membuat tugas tidak mencukupi atau tidak tersedia. Pertama, pastikan wilayah dan nama sumber daya yang dikonfigurasi sudah benar. Kemudian, pastikan tersedia sumber daya yang cukup. File konfigurasi layanan EAS berikut menunjukkan konfigurasi terkait.

{
  "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", # Pastikan wilayah kelompok sumber daya sudah benar.
    "resource": "resource-name", # Pastikan nama kelompok sumber daya, seperti EAS-LsFlrwBP56, sudah benar dan sesuai dengan wilayah.
    "gpu": 1,
    "cpu": 6,
    "memory": 2000,
    "instance": 2, # Sumber daya yang digunakan oleh setiap instans (gpu=1, cpu=6, memory=2000 B).
                # Jika sumber daya yang tersedia tidak mencukupi, tugas akan tetap dalam status menunggu.
    "cuda": "10.0"
  }
}