ClearML服务器中固定用户重启后丢失问题分析与解决方案
2025-06-05 00:14:16作者:邓越浪Henry
问题背景
在自托管ClearML服务器环境中,用户报告了一个关键的身份验证问题:当服务器重启后,配置文件中定义的固定用户(fixed users)会被意外删除,导致无法登录系统。这个问题在1.15.0版本的ClearML服务器中出现,影响了使用固定用户认证机制的生产环境。
问题现象
通过详细的复现步骤可以观察到以下关键现象:
- 首次启动时,系统正常创建配置文件中定义的用户(如"Jane Doe")
- 服务器重启后,系统会记录"Removing user that is no longer in configuration"的日志信息
- 被删除的用户无法再通过Web UI登录,提示"Invalid User/Password combination"
技术分析
这个问题源于ClearML服务器的用户管理逻辑中的一个设计缺陷。系统在每次启动时都会执行以下操作:
- 检查配置文件中定义的固定用户
- 对比MongoDB中已存在的用户记录
- 删除那些"不在当前配置中"的用户
这种设计原本可能是为了保持配置与数据库的同步,但在实际应用中导致了非预期的用户删除行为。特别是对于固定用户这种应该持久化的配置,这种自动清理机制显然不符合用户预期。
解决方案
开发团队在1.16.1版本中修复了这个问题。对于暂时无法升级的用户,可以通过以下两种方式解决:
临时解决方案
在apiserver.conf配置文件中添加:
delete_missing_autocreated_users: false
这个选项会禁用自动删除不在配置中的用户的功能,但需要注意它应该放在auth块内,而不是fixed_users块内。
永久解决方案
升级到ClearML服务器1.16.1或更高版本,该版本已经修正了固定用户管理的逻辑,确保配置文件中定义的用户在服务器重启后能够持久保留。
最佳实践建议
- 对于生产环境,建议定期检查ClearML服务器的更新并及时升级
- 配置变更后,应该进行完整的重启测试,验证关键功能是否正常
- 重要的用户账户应该考虑使用多种认证方式,避免单点故障
- 定期备份MongoDB中的用户数据,以防意外丢失
总结
ClearML服务器的这个用户管理问题展示了配置持久化在系统设计中的重要性。开发团队通过版本更新快速响应并修复了这个问题,体现了开源项目的优势。对于系统管理员来说,理解系统的配置管理机制并保持系统更新是确保服务稳定性的关键。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
PCDViewer-4.9.0-Ubuntu20.04:专业点云可视化与编辑工具全面解析 高效汇编代码注入器:跨平台x86/x64架构的终极解决方案 高效验证码识别解决方案:OCRServer资源文件深度解析与应用指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
615
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
167
187
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
255
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
373
3.18 K
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.09 K
618
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
19
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
261
92