在Azure Kubernetes Service部署AML模型遇CrashLoopBackOff错误求助

问题根源是你未指定azureml-defaults包的最低要求版本，错误提示明确要求该包版本需**>=1.0.45**，而你当前代码仅添加了包名未限定版本，pip可能安装了低于该要求的旧版本，导致Azure ML服务栈依赖缺失，容器启动失败。

修改后的环境配置代码 #

env = Environment(name='ocr')
aks_name = 'ocr-compute-2'
aks_target = AksCompute(ws, aks_name)

env.python.conda_dependencies.add_pip_package('google-cloud-vision')
env.python.conda_dependencies.add_pip_package('Pillow')
env.python.conda_dependencies.add_pip_package('Flask == 2.2.2')

# 指定符合要求的azureml-defaults版本
env.python.conda_dependencies.add_pip_package('azureml-defaults>=1.0.45')

inference_config = InferenceConfig(environment=env, source_directory='./', entry_script='./run1.py')

deployment_config = AksWebservice.deploy_configuration(autoscale_enabled=True, 
                                                autoscale_target_utilization=20,
                                                autoscale_min_replicas=1,
                                                autoscale_max_replicas=4)

额外检查项 #

• 确保你的推理脚本run1.py遵循Azure ML推理规范，包含init()（用于模型加载）和run()（用于处理推理请求）函数。
• 重新构建环境并部署，确保新的依赖版本被正确安装到容器中。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Irfan Umar