CVAT项目中TransT模型部署失败问题分析与解决方案

问题背景

在使用计算机视觉标注工具CVAT时，用户尝试部署TransT模型时遇到了构建失败的问题。该问题表现为在通过serverless方式部署TransT模型时，Docker构建过程卡在"Building docker image"阶段，最终报错"failed to solve: failed to load cache key"。

问题分析

经过深入分析，发现该问题的根本原因在于模型权重文件的下载环节。TransT模型部署过程中需要从Google Drive下载预训练权重文件(transt.pth)，而Google Drive对wget等命令行下载工具的支持不够友好，导致下载失败。

具体表现为：

1. 构建过程中尝试通过wget从Google Drive下载模型文件
2. Google Drive的访问限制导致下载失败
3. Docker构建过程因无法获取依赖文件而终止

解决方案

临时解决方案

1. 从构建日志或Dockerfile中提取Google Drive的下载链接
2. 手动通过浏览器访问该链接并下载模型文件
3. 将下载的transt.pth文件放置在运行deploy_gpu.sh脚本的同一目录下
4. 重新运行部署脚本

长期建议

对于项目维护者，建议考虑以下改进方案：

1. 将模型权重文件托管在更稳定的文件存储服务上
2. 使用支持断点续传的下载工具
3. 在部署脚本中添加下载失败时的重试机制
4. 提供更友好的错误提示信息

技术细节

在CVAT的serverless部署架构中，模型部署通过Nuclio框架实现。当用户运行部署脚本时，系统会：

1. 解析模型配置
2. 构建包含模型和运行环境的Docker镜像
3. 将镜像推送到Nuclio服务
4. 创建对应的serverless函数

其中模型权重文件的下载是构建过程中的关键步骤，任何网络问题都可能导致整个部署失败。

最佳实践

对于CVAT用户，建议在部署模型时：

1. 确保网络连接稳定
2. 对于大文件下载，考虑预先下载并放置到正确位置
3. 关注部署日志，及时发现并解决问题
4. 对于常见模型，可以预先构建镜像并推送到私有仓库

总结

CVAT作为强大的计算机视觉标注工具，其serverless功能极大简化了模型部署流程。但在实际使用中，网络依赖问题可能影响部署体验。通过理解问题本质并采取适当措施，用户可以顺利完成模型部署工作。