我正在尝试运行一个使用SimpleTransformersRoberta模型进行分类的服务。推断脚本/函数本身在测试时按预期工作。当我将其与FastAPI一起使用时，它会关闭服务器。
uvicorn==0.11.8
fastapi==0.61.1
simpletransformers==0.51.6
cmd : uvicorn --host 0.0.0.0 --port 5000 src.main:app
@app.get("/article_classify")
def classification(text:str):
"""function to classify article using a deep learning model.
Returns:
[type]: [description]
"""
_,_,result = inference(text)
return result
错误：
INFO: Started server process [8262]
INFO: Waiting for application startup.
INFO: Application startup complete.
INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:5000 (Press CTRL+C to quit)
INFO: 127.0.0.1:36454 - "GET / HTTP/1.1" 200 OK
INFO: 127.0.0.1:36454 - "GET /favicon.ico HTTP/1.1" 404 Not Found
INFO: 127.0.0.1:36454 - "GET /docs HTTP/1.1" 200 OK
INFO: 127.0.0.1:36454 - "GET /openapi.json HTTP/1.1" 200 OK
before
100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1/1 [00:00<00:00, 17.85it/s]
INFO: Shutting down
INFO: Finished server process [8262]
推理脚本：
model_name = "checkpoint-3380-epoch-20"
model = MultiLabelClassificationModel("roberta","src/outputs/"+model_name)
def inference(input_text,model_name="checkpoint-3380-epoch-20"):
"""Function to run inverence on one sample text"""
#model = MultiLabelClassificationModel("roberta","src/outputs/"+model_name)
all_tags =[]
if isinstance(input_text,str):
print("before")
result ,output = model.predict([input_text])
print(result)
tags=[]
for idx,each in enumerate(result[0]):
if each==1:
tags.append(classes[idx])
all_tags.append(tags)
elif isinstance(input_text,list):
result ,output = model.predict(input_text)
tags=[]
for res in result :
for idx,each in enumerate(res):
if each==1:
tags.append(classes[idx])
all_tags.append(tags)
return result,output,all_tags
更新：试用了flask，服务正在运行，但在flask顶部添加uvicorn时，它陷入了重启循环。
我通过显式使用多重处理启动进程池来解决这个问题。
from multiprocessing import set_start_method
from multiprocessing import Process, Manager
try:
set_start_method('spawn')
except RuntimeError:
pass
@app.get("/article_classify")
def classification(text:str):
"""function to classify article using a deep learning model.
Returns:
[type]: [description]
"""
manager = Manager()
return_result = manager.dict()
# as the inference is failing
p = Process(target = inference,args=(text,return_result,))
p.start()
p.join()
# print(return_result)
result = return_result['all_tags']
return result
我最近遇到了类似的问题。我的情况可能有点不同，但我想提供它作为参考。我使用的句子转换器需要下载大重量的文件，下载过程需要o（10）秒。但是，默认的unicorn有一个设置timeout\u notify=30。通过阅读源代码，这似乎是导致服务器不断重新启动的原因，因为下载需要很长时间（接近30秒）。
后来，我用另一种方式加速下载，然后重启问题就消失了。
根据https://github.com/ThilinaRajapakse/simpletransformers/issues/761这与多重处理有关。
我设置了args={'use_multiprocessing'： False}，网络服务器不再关闭。
