我正在尝试运行一个使用SimpleTransformersRoberta模型进行分类的服务。推断脚本/函数本身在测试时按预期工作。当我将其与FastAPI一起使用时,它会关闭服务器。
uvicorn==0.11.8
fastapi==0.61.1
simpletransformers==0.51.6
cmd : uvicorn --host 0.0.0.0 --port 5000 src.main:app
@app.get("/article_classify")
def classification(text:str):
"""function to classify article using a deep learning model.
Returns:
[type]: [description]
"""
_,_,result = inference(text)
return result
错误:
INFO: Started server process [8262]
INFO: Waiting for application startup.
INFO: Application startup complete.
INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:5000 (Press CTRL+C to quit)
INFO: 127.0.0.1:36454 - "GET / HTTP/1.1" 200 OK
INFO: 127.0.0.1:36454 - "GET /favicon.ico HTTP/1.1" 404 Not Found
INFO: 127.0.0.1:36454 - "GET /docs HTTP/1.1" 200 OK
INFO: 127.0.0.1:36454 - "GET /openapi.json HTTP/1.1" 200 OK
before
100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1/1 [00:00<00:00, 17.85it/s]
INFO: Shutting down
INFO: Finished server process [8262]
推理脚本:
model_name = "checkpoint-3380-epoch-20"
model = MultiLabelClassificationModel("roberta","src/outputs/"+model_name)
def inference(input_text,model_name="checkpoint-3380-epoch-20"):
"""Function to run inverence on one sample text"""
#model = MultiLabelClassificationModel("roberta","src/outputs/"+model_name)
all_tags =[]
if isinstance(input_text,str):
print("before")
result ,output = model.predict([input_text])
print(result)
tags=[]
for idx,each in enumerate(result[0]):
if each==1:
tags.append(classes[idx])
all_tags.append(tags)
elif isinstance(input_text,list):
result ,output = model.predict(input_text)
tags=[]
for res in result :
for idx,each in enumerate(res):
if each==1:
tags.append(classes[idx])
all_tags.append(tags)
return result,output,all_tags
更新:试用了flask,服务正在运行,但在flask顶部添加uvicorn时,它陷入了重启循环。
根据https://github.com/ThilinaRajapakse/simpletransformers/issues/761这与多重处理有关。
我设置了args={'use_multiprocessing': False},网络服务器不再关闭。
我最近遇到了类似的问题。我的情况可能有点不同,但我想提供它作为参考。我使用的句子转换器需要下载大重量的文件,下载过程需要o(10)秒。但是,默认的unicorn有一个设置timeout\u notify=30
。通过阅读源代码,这似乎是导致服务器不断重新启动的原因,因为下载需要很长时间(接近30秒)。
后来,我用另一种方式加速下载,然后重启问题就消失了。
我通过显式使用多重处理启动进程池来解决这个问题。
from multiprocessing import set_start_method
from multiprocessing import Process, Manager
try:
set_start_method('spawn')
except RuntimeError:
pass
@app.get("/article_classify")
def classification(text:str):
"""function to classify article using a deep learning model.
Returns:
[type]: [description]
"""
manager = Manager()
return_result = manager.dict()
# as the inference is failing
p = Process(target = inference,args=(text,return_result,))
p.start()
p.join()
# print(return_result)
result = return_result['all_tags']
return result
Supported tags and respective Dockerfile links python3.9, latest (Dockerfile) python3.8, (Dockerfile) python3.7, (Dockerfile) python3.6 (Dockerfile) python3.9-slim (Dockerfile) python3.8-slim (Dockerf
我有一个本地运行的服务器。当我在AWS EC2上运行它并在8000端口上从外部发送请求时,我得到以下错误: 如果您能告诉我如何在端口80上执行此操作,那将非常好。
我承认我以前从未使用过。当我运行命令给出错误:
我创建了一个个人使用的基本应用程序。我的应用程序的支持使用快速Api和SQLite数据库。通常要运行我的启动和运行我的后端服务器,我必须使用以下命令: 我以前见过其他人创建python可执行文件。我也想这样做,但我需要它来启动uvicorn服务器。如何创建运行uvicorn服务器的python可执行文件? 还是只编写一个执行此操作的批处理脚本更好?
我正在学习Fastapi,我正在localhost启动一个uvicorn服务器。每当出现错误/异常时,我都不会得到回溯。所有我得到的是: 所以,调试很困难,我正在试用python的日志模块 我还尝试过使用调试参数启动uvicorn
我的FastAPI应用程序似乎记录了很多事情两次。 这包括引发的任何异常,您将两次获得整个堆栈跟踪。我已经看到一些答案建议删除Uvicorn的日志处理程序,但这感觉是错误的。如果在堆栈的Uvicorn层发生日志事件,但在FastAPI中没有,该怎么办? 有没有一种方法可以只获取一次日志输出,而不只是覆盖uvicorn的日志处理程序?