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想停止机器学习PAI的doeker上运行的server后端启动本地的server为什么会运行任务失败

我现在想停止机器学习PAI的doeker上运行的server后端,然后启动本地的server,但是运行任务失败,和docker的flink结合不起来,是怎么回事?不存在网络问题。

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乐天香橙派 2023-08-12 09:45:18 109 0
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  • 北京阿里云ACE会长

    环境依赖:本地启动的 Server 可能需要特定的环境依赖项,例如特定版本的 Flink、Java 运行时环境等。请确保您的本地环境具备正确的依赖项,并按照所需的版本进行配置。

    配置不一致:机器学习 PAI Docker 上运行的 Server 后端可能具有特定的配置文件、环境变量或参数设置。在切换到本地运行时,您需要确保本地 Server 的配置与 Docker 中的配置保持一致,以保证正确的运行。

    端口冲突:如果机器学习 PAI Docker 上运行的 Server 后端使用了特定的端口,而本地 Server 也尝试使用相同的端口,可能会导致端口冲突。请确保本地 Server 使用的端口与 Docker 中的 Server 不冲突。

    数据存储:如果机器学习 PAI Docker 上运行的 Server 后端使用了特定的数据存储方式,例如数据库或文件系统,而本地 Server 没有正确配置相同的存储方式,可能导致任务失败。请确保本地 Server 使用正确的数据存储配置。

    日志和错误信息:查看本地 Server 的日志和错误信息,以了解具体的失败原因。可能会有相关的错误消息或异常栈跟踪,可以帮助您定位问题所在。

    2023-08-12 23:27:24
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  • 想停止机器学习PAI的doeker上运行的server后端启动本地的server为什么会运行任务失败。这可能是由于以下原因之一导致的:
    端口冲突:如果您在本地服务器上启动了与机器学习PAI的Docker容器上运行的服务器后端使用的端口相同的端口,可能会导致端口冲突,从而导致任务失败。请确保您在本地服务器上使用不同的端口。
    网络连接问题:如果您的本地服务器和机器学习PAI的Docker容器之间存在网络连接问题,例如网络延迟或中断,可能会导致任务失败。请确保您的本地服务器和机器学习PAI的Docker容器之间存在良好的网络连接。
    代码问题:如果您在机器学习PAI的Docker容器上运行的服务器后端的代码存在问题,例如语法错误或逻辑错误,可能会导致任务失败。请确保您的代码逻辑正确,并且没有语法错误或逻辑错误。
    资源问题:如果您的本地服务器资源不足,例如CPU或内存不足,可能会导致任务失败。请确保您的本地服务器具有足够的资源来运行机器学习PAI的Docker容器上运行的服务器后端。

    2023-08-12 17:03:36
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人工智能平台 PAI(Platform for AI,原机器学习平台PAI)是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台,提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务,内置140+种优化算法,具备丰富的行业场景插件,为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。

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