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Guide d'installation d'Automation Suite sur Linux
Last updated 2 oct. 2024

Problèmes de déploiement AI Center Skills

Parfois, les déploiements de compétences du modèle DU peuvent échouer par intermittence en affichant Échec (Failed) au moment du déploiement de la liste ou Erreur inconnue (Unknown Error) lors du déploiement du modèle pour la première fois. La solution consiste à réessayer de déployer le modèle. La deuxième fois, le déploiement sera plus rapide car la majeure partie du travail de déploiement de la création d'image aura été effectuée lors de la première tentative. Les modèles DU prennent environ 1 à 1,5 heures pour le premier déploiement, et sont plus rapides lors de leur déploiement ultérieur.

Dans de rares cas, en raison de l'état du cluster, les opérations asynchrones telles que le déploiement de compétences ou le téléchargement de packages peuvent être bloquées pendant une longue période. Si le déploiement de DU Skill prend plus de 2-3 heures, essayez de déployer un modèle plus simple (par exemple TemplateModel). Si le modèle prend également plus d'une heure, la solution consiste à redémarrer les services AI Center avec les commandes suivantes :

kubectl -n uipath rollout restart deployment ai-deployer-deployment
kubectl -n uipath rollout restart deployment ai-trainer-deployment
kubectl -n uipath rollout restart deployment ai-pkgmanager-deployment
kubectl -n uipath rollout restart deployment ai-helper-deployment
kubectl -n uipath rollout restart deployment ai-appmanager-deploymentkubectl -n uipath rollout restart deployment ai-deployer-deployment
kubectl -n uipath rollout restart deployment ai-trainer-deployment
kubectl -n uipath rollout restart deployment ai-pkgmanager-deployment
kubectl -n uipath rollout restart deployment ai-helper-deployment
kubectl -n uipath rollout restart deployment ai-appmanager-deployment

Attendez que les pods AI Center soient sauvegardés en vérifiant avec la commande suivante :

kubectl -n uipath get pods | grep ai-*kubectl -n uipath get pods | grep ai-*

Tous les pods ci-dessus doivent être en cours d'exécution (Running) avec l'état du conteneur affiché comme 2/2.

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