Может ли предупреждение «Адрес семейства для неименного имени не поддерживаться» помешать правильной подаче? - PullRequest
0 голосов
/ 16 октября 2018

Мне удалось экспортировать модель Keras для сегментации в контейнер на основе tensorflow/serving:1.10.0-gpu.Однако при запуске я замечаю предупреждение в журналах докера перед началом цикла обработки событий: [warn] getaddrinfo: address family for nodename not supported.Я не уверен, что это значит, но до сих пор не смог получить ответ от сервера.Вместо этого клиент получает status = StatusCode.UNAVAILABE, details="OS Error", "grpc_status":14.

Это как-то связано с этим предупреждением?Возникает ли какая-то проблема с сетью между клиентом gRPC и контейнером tfserving из-за этой unsupported address family?

Для полноты выложу журналы докера ниже.Обратите внимание, что я удалил временные метки и неважные строки из журнала для удобства чтения:

[]: I tensorflow_serving/model_servers/main.cc:157] Building single TensorFlow model file config: model_name: mrcnn model_base_path: /models/mrcnn []: I tensorflow_serving/model_servers/server_core.cc:462] Adding/updating models. []: I tensorflow_serving/model_servers/server_core.cc:517] (Re-)adding model: mrcnn []: I tensorflow_serving/core/basic_manager.cc:739] Successfully reserved resources to load servable {name: mrcnn version: 1} []: I tensorflow_serving/core/loader_harness.cc:66] Approving load for servable version {name: mrcnn version: 1} []: I tensorflow_serving/core/loader_harness.cc:74] Loading servable version {name: mrcnn version: 1} []: I external/org_tensorflow/tensorflow/contrib/session_bundle/bundle_shim.cc:360] Attempting to load native SavedModelBundle in bundle-shim from: /models/mrcnn/1 []: I external/org_tensorflow/tensorflow/cc/saved_model/reader.cc:31] Reading SavedModel from: /models/mrcnn/1 []: I external/org_tensorflow/tensorflow/cc/saved_model/reader.cc:54] Reading meta graph with tags { serve } <skip> []: I external/org_tensorflow/tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1097] Created TensorFlow device (/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 10277 MB memory) -> physical GPU (device: 0, name: GeForce GTX 1080 Ti, pci bus id: 0000:68:00.0, compute capability: 6.1) []: I external/org_tensorflow/tensorflow/cc/saved_model/loader.cc:113] Restoring SavedModel bundle. []: I external/org_tensorflow/tensorflow/cc/saved_model/loader.cc:148] Running LegacyInitOp on SavedModel bundle. []: I external/org_tensorflow/tensorflow/cc/saved_model/loader.cc:233] SavedModel load for tags { serve }; Status: success. Took 1240882 microseconds. <skip> []: I tensorflow_serving/core/loader_harness.cc:86] Successfully loaded servable version {name: mrcnn version: 1} []: I tensorflow_serving/model_servers/main.cc:327] Running ModelServer at 0.0.0.0:8500 ... [warn] getaddrinfo: address family for nodename not supported [evhttp_server.cc : 235] RAW: Entering the event loop ... []: I tensorflow_serving/model_servers/main.cc:337] Exporting HTTP/REST API at:localhost:8501 ..

Ответы [ 2 ]

0 голосов
/ 26 августа 2019

Когда вы запускаете контейнер, не забудьте указать порт с параметром -p.

docker run -d -p <port out>:<port in> <IMAGE>

В противном случае вы можете получить IP-адрес с помощью этой команды:

docker-machine ip
0 голосов
/ 17 октября 2018

Короткий ответ - нет, это предупреждение является добрым.Я догадываюсь, что ваш клиент не может общаться с сервером, возможно, из-за того, как вы связали порты док-станции или код вашего клиента или как вы его вызываете.

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...