Вопрос или проблема
[{“element”:”Мужчина приносит тепло пожилым людям в доме престарелых с помощью цветов и печенья”, “percentage”:0.8}, {“element”:”Мужчина покупает розы в цветочном магазине”, “percentage”:0.1}, {“element”:”Мужчина раздает деньги случайным пользователям на социальной платформе”, “percentage”:0.1}]
[{“element”: “Дочь меряет платье”, “percentage”: 0.9}, {“element”: “Мама”, “percentage”: 0.1}]
[{“element”: “Женщина”, “percentage”: 0.9}, {“element”: “разговаривает”, “percentage”: 0.8}, {“element”: “телефон”, “percentage”: 0.2}, {“element”: “автомобиль”, “percentage”: 0.2}]
[{“element”: “ноутбук”, “percentage”: 0.9}, {“element”: “анимация”, “percentage”: 0.1}]
Ошибка (последний вызов последним):
Файл "D:\Python3.10\lib\site-packages\google\api_core\grpc_helpers.py", строка 76, в error_remapped_callable
return callable_(*args, **kwargs)
Файл "D:\Python3.10\lib\site-packages\grpc\_channel.py", строка 1181, в __call__
return _end_unary_response_blocking(state, call, False, None)
Файл "D:\Python3.10\lib\site-packages\grpc\_channel.py", строка 1006, в _end_unary_response_blocking
raise _InactiveRpcError(state) # pytype: disable=not-instantiable
grpc._channel._InactiveRpcError: <_InactiveRpcError RPC, завершившийся с:
статус = StatusCode.INTERNAL
детали = "Внутренняя ошибка."
debug_error_string = "UNKNOWN:Ошибка получена от пиринга ipv4:127.0.0.1:10809 {created_time:"2024-10-15T03:07:27.6272732+00:00", grpc_status:13, grpc_message:"Внутренняя ошибка."}"
>
Вышеуказанное исключение было непосредственной причиной следующего исключения:
Ошибка (последний вызов последним):
Файл "D:\lexin\tiktok\tiktok\gemini_demo.py", строка 43, в <module>
response = vision_model.generate_content(
Файл "D:\Python3.10\lib\site-packages\vertexai\generative_models\_generative_models.py", строка 596, в generate_content
return self._generate_content(
Файл "D:\Python3.10\lib\site-packages\vertexai\generative_models\_generative_models.py", строка 711, в _generate_content
gapic_response = self._prediction_client.generate_content(request=request)
Файл "D:\Python3.10\lib\site-packages\google\cloud\aiplatform_v1\services\prediction_service\client.py", строка 2120, в generate_content
response = rpc(
Файл "D:\Python3.10\lib\site-packages\google\api_core\gapic_v1\method.py", строка 131, в __call__
return wrapped_func(*args, **kwargs)
Файл "D:\Python3.10\lib\site-packages\google\api_core\grpc_helpers.py", строка 78, в error_remapped_callable
raise exceptions.from_grpc_error(exc) from exc
google.api_core.exceptions.InternalServerError: 500 Внутренняя ошибка.
Я новичок и действительно не знаю, почему возникла эта проблема. В первый раз, когда возникла эта проблема, я попытался уменьшить частоту доступа с помощью time.sleep(10), но она все равно возникала после 3-4 запросов. Прокси, который я использую, – это v2ray.
Ответ или решение
Ошибка vertexai grpc._channel._InactiveRpcError, с которой вы столкнулись, связана с сервером, возвращающим статус ошибки 500 (внутренняя ошибка сервера). Это может происходить по нескольким причинам, включая проблемы на стороне сервера, неверные параметры запроса или ограничения, накладываемые на API. В этом ответе я постараюсь рассмотреть возможные причины возникновения этой ошибки и предложить решения.
Возможные причины ошибки
-
Внутренние проблемы сервера: Ошибка 500 указывает на то, что на сервере Vertex AI возникла проблема, которую команда обслуживания сервиса не смогла обработать. Это может быть связано с временной недоступностью сервиса или внутренними сбоями.
-
Неправильные параметры запроса: Проверьте структуру и содержимое вашего запроса. Убедитесь, что все ожидаемые поля заполнены корректно и данные соответствуют спецификациям API.
-
Ограничения по частоте запросов: Иногда API имеет ограничения по количеству запросов, которые могут быть выполнены в определенный период времени. Вы упомянули, что пытались уменьшить частоту доступа с помощью
time.sleep(10), но этого может быть недостаточно. Попробуйте увеличить время ожидания между запросами и убедитесь, что вы не превышаете допустимые лимиты. -
Проблемы с прокси: Так как вы используете прокси-сервер (v2ray), убедитесь, что он работает корректно и не вызывает ошибок при передаче запросов. Некоторые прокси могут не поддерживать определенные типы трафика или могут быть неправильно настроены.
-
Версия библиотек или совместимость: Убедитесь, что используете последнюю версию библиотек Google Cloud API и Vertex AI. Возможно, старая версия библиотеки имеет ошибки, которые уже были исправлены.
Рекомендуемые действия для решения проблемы
-
Проверка параметров API: Убедитесь, что ваш запрос корректен. Проверьте документацию к API на наличие примеров и формата ожидаемых данных.
-
Мониторинг состояния сервера: Убедитесь в отсутствии проблем на стороне Google Cloud. Вы можете проверить статус сервисов Google Cloud AI на официальном сайте состояния.
-
Увеличение интервала между запросами: Попробуйте увеличить
time.sleep()до 20 секунд или больше, если это необходимо. Это может помочь избежать превышения лимитов запросов. -
Настройка прокси: Проверьте настройки вашего прокси-сервера и убедитесь, что он не блокирует или не изменяет ваши запросы. Попробуйте выполнить запросы без прокси, если это возможно.
-
Обновление библиотек: Убедитесь, что установлены последние версии библиотек с помощью следующей команды:
pip install --upgrade google-cloud-aiplatform vertex-ai
Заключение
Проблемы с API могут быть вызваны множеством факторов, и хотя внутренняя ошибка сервера указывает на проблему на стороне сервиса, важно убедиться в правильности конфигурации вашего кода и окружения. Следуя рекомендованным действиям, вы сможете устранить или минимизировать возникновение ошибки grpc._channel._InactiveRpcError. Если ошибка продолжает возникать, рекомендуется обратиться в службу поддержки Google Cloud, предоставив подробное описание проблемы и сообщение об ошибке.
Надеюсь, что предоставленная информация была полезной для вас. Если у вас есть дополнительные вопросы, не стесняйтесь задавать!