本文旨在帮助开发者解决在使用 Docker 部署包含 Doctr 模型的 FastAPI 应用时遇到的卡死问题。通常，该问题是由于 requirements.txt 文件中缺少必要的依赖库导致的。本文将提供详细的排查步骤和解决方案，确保 Doctr 模型在 Docker 容器中顺利运行。
问题分析
当 FastAPI 应用在本地运行时正常，但在 Docker 容器中运行时卡死，尤其是在导入 Doctr 相关库时，通常表明 Docker 镜像中缺少必要的依赖。Doctr 依赖于一些系统库和 Python 包，如果这些依赖没有正确安装，就会导致程序在导入模块时陷入僵局。
解决方案
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检查 requirements.txt 文件
这是最常见的错误来源。确保 requirements.txt 文件包含了所有 Doctr 及其依赖项。一个典型的 requirements.txt 文件可能包含以下内容：
fastapi uvicorn doctr torch torchvision Pillow python-multipart
注意： torch 和 torchvision 是 Doctr 运行所必需的 PyTorch 相关库。 Pillow 用于图像处理，python-multipart 是 FastAPI 处理文件上传所需要的。
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更新 Dockerfile
确保 Dockerfile 中正确地复制了 requirements.txt 文件，并在安装依赖时使用了 --no-cache-dir 选项，以避免缓存问题。
FROM tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi:python3.9 RUN apt-get update RUN apt install -y libgl1-mesa-glx COPY ./requirements.txt /app/requirements.txt RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /app/requirements.txt COPY ./app /app/app
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构建并运行 Docker 镜像
使用以下命令构建 Docker 镜像：
docker build -t my-doctr-app .
然后运行镜像：
docker run -p 8000:80 my-doctr-app
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检查日志
如果问题仍然存在，请查看 Docker 容器的日志，以获取更多错误信息。可以使用以下命令查看日志：
docker logs
ainer_id> 是 Docker 容器的 ID。
其他注意事项
- M1 Mac 兼容性： 如果您使用的是 M1 Mac，可能需要特别注意 PyTorch 的安装。确保安装了与 M1 芯片兼容的版本。可以参考 PyTorch 官方网站上的说明进行安装。
- 延迟加载（Lazy Loading）： 尽管将导入语句移动到函数内部可能在某些情况下有效，但通常不是解决问题的最佳方法。更好的做法是确保所有依赖项都已正确安装。
- 系统依赖： Doctr 可能依赖于某些系统库。Dockerfile 中的 RUN apt install -y libgl1-mesa-glx 命令尝试安装 OpenGL 库，这对于某些图形相关的任务是必需的。根据您的具体需求，可能需要安装其他系统库。
总结
解决 Docker 中运行 Doctr 模型卡死的问题，关键在于确保所有必要的依赖项都已正确安装。仔细检查 requirements.txt 文件，并确保 Dockerfile 中的安装步骤正确无误。通过检查日志，可以帮助您找到问题的根源。希望本文能够帮助您成功地在 Docker 容器中部署 Doctr 模型。
