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Linux の Automation Suite のインストール ガイド
Last updated 2024年10月4日

AI Center のスキルのデプロイに関する問題

DU モデル スキルのデプロイが、最初のモデルのデプロイ時に断続的に、デプロイのリスト表示の失敗または不明なエラーで失敗することがあります。回避するには、そのモデルを再度デプロイします。1 回目のデプロイ試行時に画像構築のデプロイ作業のほとんどが完了しているため、2 回目のデプロイには時間がかかりません。DU モデルの最初のデプロイには約 1 - 1.5 時間を要しますが、再度デプロイする際は、これより短時間で完了します。

まれに、クラスターのステートが原因で、スキルのデプロイやパッケージのアップロードなどの非同期操作が長時間スタックしてしまうことがあります。DU スキルのデプロイに 2 - 3 時間以上かかる場合は、よりシンプルなモデル (例: TemplateModel) のデプロイを試みてください。シンプルなモデルを使用した場合でもデプロイに 1 時間以上かかる場合は、軽減策として以下のコマンドを使用した AI Center サービスの再起動を実行します。

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

以下のコマンドを使用して検証し、AI Center の pod が復旧されるまで待機します。

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

成功していれば、上記の pod のステートはすべて「Running」になり、コンテナーのステートは「2/2」になるはずです。

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