Kubeflow Kserve中sklearn模型部署的numpy版本兼容性问题解析

在使用Kubeflow Kserve部署scikit-learn模型时，用户可能会遇到一个常见的错误："ModuleNotFoundError: No module named 'numpy._core'"。这个问题主要源于numpy版本之间的不兼容性，特别是在使用较新版本的scikit-learn模型时。

问题背景

当用户按照Kserve官方文档部署scikit-learn模型时，模型容器可能无法正常启动，并抛出上述错误。这个问题通常发生在以下场景：

1. 使用Kserve 0.13版本部署模型
2. 模型是使用较新版本的scikit-learn和numpy训练并保存的
3. 模型文件格式为joblib

根本原因分析

该问题的核心在于Kserve 0.13版本中预装的numpy版本(1.24.4)与较新版本scikit-learn模型所依赖的numpy版本不兼容。具体表现为：

1. 新版本的numpy(1.26+)重构了内部模块结构，将核心功能移到了_core子模块
2. 当使用旧版本numpy加载新版本保存的模型时，无法找到_core模块
3. Kserve 0.13的依赖锁定了numpy版本为1.24.4，导致无法自动升级

解决方案

临时解决方案

对于本地测试环境，可以通过以下方式临时解决：

pip3 install numpy==1.26.4

这将手动升级numpy版本，使其兼容新版本的scikit-learn模型。

生产环境解决方案

对于Kubernetes生产环境部署，有以下几种解决方案：

1. 等待Kserve 0.14发布：该版本已经修复了此问题，将numpy版本升级到兼容版本

2. 自定义容器镜像：构建自定义的Kserve镜像，在Dockerfile中添加numpy升级步骤

3. 使用Init Container：在部署配置中添加一个初始化容器，专门用于升级numpy版本

最佳实践建议

1. 版本一致性：确保训练环境和部署环境的Python包版本一致
2. 模型兼容性检查：在模型训练完成后，使用目标环境版本的numpy测试模型加载
3. 依赖管理：对于生产部署，明确记录所有依赖版本

未来展望

Kserve社区已经意识到这个问题，并在0.14版本中进行了修复。建议用户关注Kserve的版本更新，及时升级以获得更好的兼容性和稳定性。

对于需要立即部署的用户，可以考虑基于Kserve源代码构建自定义镜像，或者使用其他兼容的模型格式如ONNX来规避这个问题。