Problema con el registro de modelos de Azure – onnxruntime.capi.onnxruntime_pybind11_state.NoSuchFile: [ONNXRuntimeError] : 3 : NO_ENCONTRADO.
Estoy intentando cargar un modelo ONNX desde el registro de Azure, pero no puedo ubicar el mode. El error que estoy recibiendo es el siguiente:
ERROR
2021-12-01 11:06:44,182 | root | ERROR | Error encontrado
Traza (última llamada):
“/opt/miniconda/envs/amlenv/lib/python3.7/site-packages/azuremlinferenceserverhttp/server/amlblueprint.py”,
Línea 201, en register
main.init() > “/var/azureml-app/211201115339-240776055/score.py”, Línea 11, en init
session = onnxruntime.InferenceSession(model) > “/opt/miniconda/envs/amlenv/lib/python3.7/site-packages/onnxruntime/capi/onnxruntimeinferencecollection.py”,
Línea 206, en init
self.createinferencesession(providadores, opcionesde proveedores) > “/opt/miniconda/envs/amlenv/lib/python3.7/site-packages/onnxruntime/capi/onnxruntimeinferencecollection.py”,
Línea 226, en createinferencesession
sess = C.InferenceSession(sessionoptions, self.modelpath, True, self.readconfigfrommodel)
onnxruntime.capi.onnxruntimepybind11state.NoSuchFile:
[ONNXRuntimeError] : 3 : NO_SUCHFILE : Load model from mnist.onnx
failed:Load model mnist.onnx failed. File doesn’t exist
Mi función INIT en score.py es la siguiente:
def init():
global session
model = “mnist.onnx”
session = onnxruntime.InferenceSession(model)
El modelo en el registro se ve así:
davy.ai
Parece que el error es causado por la incapacidad de la función para ubicar el modelo ONNX en el registro de Azure. El mensaje de error indica que el archivo mnist.onnx no existe en la ruta especificada. Para resolver este problema, puede intentar los siguientes pasos:
az acr repository show-tags -n <registry-name> --repository <repository-name>para listar las etiquetas disponibles para el repositorio especificado.Verifique la ruta al archivo de modelo en la función init. Asegúrese de que se especifique la ruta correcta y de que el archivo tenga el nombre correcto.
Confirme que el objeto InferenceSession se está creando correctamente. Puede verificar esto probando el código localmente.
Proporcione más detalles sobre el entorno en el que se está ejecutando el código, como el sistema operativo, la versión de Python y las bibliotecas y dependencias específicas que se están utilizando. Esto puede ayudar a identificar posibles problemas de compatibilidad.
También es posible que el problema sea causado por un error de red o un problema de conectividad. Verifique su conexión de red o intente ejecutar el código en un entorno diferente para ver si persiste el problema.
Siguiendo estos pasos, con suerte podrá resolver el error y cargar correctamente el modelo ONNX desde el registro de Azure.