CVAT升级后图像访问与模型运行问题的分析与解决

2025-05-16 09:19:18作者：何举烈Damon

问题背景

在将CVAT（Computer Vision Annotation Tool）从2.21.2版本升级到2.31.0版本后，用户遇到了两个主要问题：

系统频繁出现"Could not fetch requests from the server"的错误提示
无法运行Nuclio提供的模型功能，尽管这些模型在界面中可见

这些问题不仅影响了用户体验，还导致了工作流程的中断。本文将详细分析问题原因并提供解决方案。

问题现象分析

服务器请求失败错误

升级后，用户在登录系统或执行任务操作（如创建/删除任务）时，会收到以下错误信息：

Could not fetch requests from the server
<!doctype html> <html lang="en"> <head> <title>Server Error (500)</title> </head> <body> <h1>Server Error (500)</h1><p></p> </body> </html>

图像访问问题

更严重的是，升级前创建的任务中的图像无法被访问，而新创建的任务则没有这个问题。具体表现为：

尝试访问旧任务图像时出现"TypeError: i is undefined"的JavaScript错误
系统日志中频繁出现"WARNING django.request: Too Many Requests"的警告信息

模型功能失效

虽然Nuclio提供的模型在CVAT界面中可见，但无法实际运行，这与升级前的正常行为形成对比。

根本原因

经过深入分析，这些问题主要由以下因素导致：

Chunk处理机制变更：2.31.0版本对图像数据的chunk处理方式进行了重大改进，导致与旧版本创建的任务不兼容。
请求队列堆积：由于图像访问问题导致大量请求被阻塞，进而触发了服务器的请求限制机制，表现为"Too Many Requests"警告。
级联效应：请求队列的堆积又间接影响了模型运行功能，因为系统资源被大量无效请求占用。

解决方案

1. 清理Redis缓存

执行以下命令清理Redis中的临时数据：

docker exec -it cvat_redis_inmem redis-cli flushall

这一步骤可以解决因缓存不一致导致的各类问题。

2. 检查并修复Chunk Worker

通过检查cvat_worker_chunks容器的日志，发现并解决了chunk处理的问题：

docker logs cvat_worker_chunks

根据日志中的具体错误信息，采取相应的修复措施。在本次案例中，修复后系统能够正常访问升级前创建的任务图像。

3. 系统重启

完成上述修复后，建议重启整个CVAT系统以确保所有组件都处于一致状态：

docker-compose down && docker-compose up -d

问题关联性

这三个看似独立的问题实际上存在紧密的因果关系：

Chunk处理问题 → 图像访问失败
图像访问失败 → 请求堆积
请求堆积 → 服务器过载 → 模型功能不可用
服务器过载 → "Could not fetch requests"错误

因此，解决核心的chunk处理问题后，其他问题也随之消失。

预防措施

为避免今后升级时出现类似问题，建议：

升级前备份：在进行大版本升级前，完整备份数据库和重要数据。
测试环境验证：先在测试环境中验证升级过程，确认无重大问题后再在生产环境实施。
查阅变更日志：仔细阅读版本间的变更说明，特别是涉及数据存储格式变更的内容。
分阶段升级：对于关键系统，考虑分阶段升级而非一次性跨越多个版本。

总结

本次CVAT升级问题的解决过程展示了系统组件间复杂的依赖关系。通过系统日志分析和逐步排查，最终定位到核心问题在于chunk处理机制的变更。这一案例也提醒我们，在进行系统升级时，不仅要关注新功能的引入，还需要特别注意数据兼容性和架构变更可能带来的影响。

cvat

Annotate better with CVAT, the industry-leading data engine for machine learning. Used and trusted by teams at any scale, for data of any scale.

项目地址：https://gitcode.com/gh_mirrors/cv/cvat

登录后查看全文