使用Tensorflow部署Google云功能失败

Question

我正在尝试部署一个googlecloud函数来使用universal-sentence-encoder模型

但是，如果我将依赖项添加到我的requirements.txt：

tensorflow==2.1
tensorflow-hub==0.8.0

然后该函数无法部署，出现以下错误：

Build failed: {"error": {"canonicalCode": "INTERNAL", "errorMessage": "gzip_tar_runtime_package gzip /tmp/tmpOBr2rZ.tar -1\nexited with error [Errno 12] Cannot allocate memory\ngzip_tar_runtime_package is likely not on the path", "errorType": "InternalError", "errorId": "F57B9E18"}}

这个错误意味着什么？ 我怎样才能修好它

请注意，函数本身的代码只是谷歌在web控制台中单击“创建函数”时提供的演示代码。当我删除这些需求时，它就会部署，当我添加它们时，它就会中断

Answer 1

当部署文件的大小大于可用的云函数内存时，可能会发生此错误。无法安装gzip_tar_runtime_包，因为无法分配内存

确保只使用所需的依赖项。如果要上载静态文件，请确保只上载必要的文件

之后，如果您仍然面临这个问题，请尝试增加云函数内存，在gcloud functions deploy命令中设置 memory标志，如here所述

编辑：

目前在云函数中有一个known issue和Tensorflow 2.1。 当前的解决方法是使用Tensorflow 2.0.0或2.0.1