文件部署的时候报错了

[2022-08-08 04:47:58,788] Artifact 文件上传:war exploded: Error during artifact deployment. See server log for details. at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke

文件部署的时候报错了

问题:

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解决办法:
1.打开项目组织结构
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2.找到Artifacts,重新添加Artifacts,如果没有添加下面会报一个fix直接点击就可以
在这里插入图片描述

### 解决 DeepSeek 部署中的常见错误 当遇到 DeepSeek 和 Ollama 本地部署过程中的报错问题时,可以采取一系列措施来诊断并解决问题。确保环境配置无误是首要任务。 #### 环境准备与验证 确认操作系统支持以及必要的软件安装到位,特别是对于 Windows 用户来说,需注意 Docker 的正确设置[^2]。此外,创建合适的配置文件也至关重要: ```json { "registry": { "mirrors": { "ghcr.io": "https://mirror.ghproxy.com", "docker.io": "https://dockerproxy.com" } } } ``` 该 JSON 文件应放置于 `%USERPROFILE%\.ollama\config.json` 路径下以优化镜像拉取速度和稳定性。 #### 错误日志分析 面对具体的错误提示,建议先仔细阅读错误信息本身及其上下文。大多数情况下,错误消息已经提供了足够的线索指向问题所在。如果涉及网络连接失败,则可能是由于代理设置不当或是目标服务器不可达;而关于权限不足的问题则往往意味着当前用户缺少执行某些操作所需的授权[^4]。 #### 社区资源利用 当内部排查难以定位原因时,不妨求助外部力量——访问模型官方 GitHub Issues 页面或加入 Hugging Face 论坛等活跃的技术交流平台寻求帮助是一个不错的选择。这些地方聚集了许多有经验的开发者和技术爱好者,他们或许曾经遭遇过相似的情况并且找到了有效的应对策略。 #### 实际案例分享 例如,在一次实践中发现,尝试拉取特定版本的大规模预训练语言模型时遇到了存储空间不足的问题。这提醒使用者提前规划好磁盘容量分配方案,尤其是针对那些体积庞大的模型实例(如 `deepseek-r1:7b` 版本大约占用 32 GB 内存),合理评估机器性能指标显得尤为重要。
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