直接调用模型 model出错

本文介绍在ArcGIS软件中使用扩展模块如3D时如何正确处理许可验证问题。通过Python脚本示例展示了当未获得适当许可时可能遇到的错误及解决方法。

在arccatalog与arcmap中如果我们使用到扩展模块是要勾选的

python脚本中也需要进行验证

以3D模块为例:

C:\>python
Python 2.6.5 (r265:79096, Mar 19 2010, 21:48:26) [MSC v.1500 32 bit (Intel)] on
win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import arcpy
>>> arcpy.ImportToolbox("C:\HDDW_FB.tbx")
<module 'FB' (built-in)>
>>> arcpy.FB_FB()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "C:\HDDW_FB.tbx", line 17, in FB

arcgisscripting.ExecuteError: Failed to execute. Parameters are not valid.
ERROR 000824: The tool is not licensed.
Failed to execute (FB).

>>>

此类问题以前的项目中也遇到过,现做下记录

解决办法:

# Check out any necessary licenses
arcpy.CheckOutExtension("3D")


在使用 OpenAI SDK 调用 Qwen Embedding 模型时遇到错误,通常可能涉及模型部署、API 配置、输入格式或依赖库版本等多个方面。以下从多个角度分析可能的错误原因及对应的解决方案。 ### 1. 检查模型部署与服务接口 确保 Qwen Embedding 模型已正确部署,并且服务接口正常运行。如果使用 vLLM 进行部署,需确认服务端已成功加载模型并监听指定端口。可以通过以下命令测试服务是否可用: ```bash curl http://localhost:10860/v1/models ``` 如果服务未响应或返回错误,需检查部署日志并确保模型文件路径正确、资源配置充足[^1]。 ### 2. 验证 OpenAI SDK 配置 使用 OpenAI SDK 时,需正确设置 API 密钥和基础 URL。若服务端未启用认证机制,API 密钥应设为 `"EMPTY"`,基础 URL 指向服务端地址: ```python from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="EMPTY", base_url="http://192.168.1.100:10860/v1" ) ``` 若配置错误,可能导致连接失败或权限问题。确保 `base_url` 中的 IP 和端口与服务端一致,且网络可达性正常[^2]。 ### 3. 检查输入格式与模型兼容性 Qwen Embedding 模型对输入文本的格式和长度有一定限制。若输入文本过长或包含非法字符,可能导致模型处理失败。建议对输入文本进行预处理,确保其符合模型要求: ```python response = client.embeddings.create( input="This is a sample text.", model="Qwen-Embedding" ) ``` 若输入内容不符合要求,服务端可能返回 `400 Bad Request` 或 `500 Internal Server Error`。此时应检查服务端日志以获取更详细的错误信息[^3]。 ### 4. 确保依赖库版本兼容 使用 OpenAI SDK 时,需确保其版本与服务端兼容。例如,某些旧版本的 `openai` 库可能不支持最新的 API 接口。可通过以下命令升级至最新版本: ```bash pip install --upgrade openai ``` 若版本不兼容,可能导致请求结构错误或响应解析失败。建议使用 `openai==1.3.6` 或更高版本以获得更好的兼容性[^2]。 ### 5. 日志与调试信息 若上述步骤仍无法解决问题,建议启用详细的日志记录以获取更多信息。可在客户端启用日志输出: ```python import logging import http.client http.client.HTTPConnection.debuglevel = 1 logging.basicConfig() logging.getLogger().setLevel(logging.DEBUG) ``` 同时,检查服务端日志,确认请求是否到达、是否被正确解析以及模型是否成功执行。通过日志可以快速定位是客户端配置问题还是服务端处理异常。 ---
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