A flexible, high-performance carrier for machine learning models(『飞桨』服务化部署框架)
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图片方向分类模型serving部署报错:{'err_no': 5, 'err_msg': '(log_id=2) imagenet failed to predict.', 'key': [], 'value': [], 'tensors': []} #1950
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MarkHe735 closed 4 months ago
将图片文字方向模型部署为serving服务。 模型参考文档:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/blob/release/2.5/docs/zh_CN/models/PULC/PULC_text_image_orientation.md 对方向分类模型进行了微调,inference模型预测正常。 部署参考文档:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/tree/release/2.5/deploy/paddleserving#readme 采用docker部署方式,没有GPU;文档中的imagenet部署成功;方向分类器始终报错。
PaddleClas版本以及PaddlePaddle版本: paddle-serving-app 0.7.0 paddle-serving-client 0.7.0 paddle-serving-server 0.7.0 paddleclas 2.5.1 paddlepaddle 2.2.0 a. 具体操作系统:Linux docker b. Python版本号,如Python3.7 c. CUDA/cuDNN版本, CPU预测 完整的代码(相比于repo中代码,有改动的地方)、详细的错误信息及相关log log.txt内容: python web服务启动代码,仅修改了读取标签部分: 标签文件pplcnet.label内容: 配置文件config.yum内容,仅修改了serving模型目录:
预测命令:python3.7 pipeline_http_client.py 报错信息为:{'err_no': 5, 'err_msg': '(log_id=0) imagenet failed to predict.', 'key': [], 'value': [], 'tensors': []}
请大牛们指教