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问瓶内通用语句编码器MultiLingual
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Data Science用户

提问于 2022-01-26 08:07:19

回答 1查看 34关注 0票数 1

我有一个问题，使用通用句子编码器(使用)多语言在一个烧瓶应用程序。我正在与TF2一起使用它。

当我初始化这个烧瓶应用程序并使用hub.load()加载这个使用模型，然后在文本上调用它来获得嵌入时，它工作得非常好。

但是，当我在请求中使用相同的对象时，它不起作用。我没有看到错误即将到来，一段时间后，烧瓶应用程序发送一个连接错误。

ConnectionError: ('Connection aborted.', RemoteDisconnected('Remote end closed connection without response'))

更正:当单独发射烧瓶时，所有的东西都能正常工作。但是，当我使用uwsgi包装这个烧瓶应用程序时，我面临着上面提到的问题。

uwsgi --http :5000 --logger file:logfile=/tmp/uwsgi.log,maxsize=1000000000,backupname=/tmp/uwsgi.log.rotated --manage-script-name --wsgi-file main-app.py --callable app --processes 2 --enable-threads --listen 128 &

如果有人曾经遇到过类似的问题，请告诉我。

tensorflow

flask

回答 1

Data Science用户

发布于 2022-01-26 17:09:51

我也遇到过类似的问题，但在App / GCloud方面。

通用语句编码器(使用)多语种需要大量的CPU和RAM。使用uwsgi可能是个问题。

首先，您应该了解只使用烧瓶使用了多少RAM和CPU (请参阅任务管理监视器中的相关Python进程)，然后查看同一个应用程序是否达到了解释此错误的uwsgi内存限制。

然后，uwsgi有可能有参数来限制CPU或RAM的使用来共享它们。您应该检查这些限制对于通用语句编码器(使用)多语种是否足够。

请注意，uwsgi可能比只使用烧瓶应用程序占用更多的内存。

这也可能是由于一个可以解释错误的超时值参数。可以增加请求的超时时间，以使其使用完成其工作。

票数 1

页面原文内容由Data Science提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://datascience.stackexchange.com/questions/107471

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