使用 TensorFlow 部署 Google Cloud 功能失败

Question

我正在尝试部署一个谷歌云功能来使用universal-sentence-encoder 模型。

但是，如果我将依赖项添加到我的 requirements.txt:

tensorflow==2.1
tensorflow-hub==0.8.0

然后函数部署失败并出现以下错误：

Build failed: {"error": {"canonicalCode": "INTERNAL", "errorMessage": "gzip_tar_runtime_package gzip /tmp/tmpOBr2rZ.tar -1\nexited with error [Errno 12] Cannot allocate memory\ngzip_tar_runtime_package is likely not on the path", "errorType": "InternalError", "errorId": "F57B9E18"}}

这个错误是什么意思？ 我该如何解决？

请注意，函数本身的代码只是您在 Web 控制台中单击“创建函数”时 google 提供的演示代码。当我删除这些要求时它会部署，当我添加它们时它会中断。

Answer 1

当部署文件的大小大于可用的 Cloud Function 内存时，可能会发生此错误。由于无法分配内存，无法安装 gzip_tar_runtime_package。

确保您只使用所需的依赖项。如果您要上传静态文件，请确保只上传必要的文件。

之后，如果您仍然遇到问题，请尝试增加云功能内存，在gcloud functions deploy 命令中设置--memory 标志，如here 所述

编辑：

目前在 Cloud Functions 中有一个带有 Tensorflow 2.1 的 known issue。 当前的解决方法是使用 Tensorflow 2.0.0 或 2.0.1