NVIDIA / NVIDIA/GenerativeAIExamples
Dependency Version Conflict - Docker Basic RAG Pipeline
まだ誰も着手していません。
- 主要言語
- Jupyter Notebook
- スター
- 4.2k
- フォーク
- 1.1k
- 平均マージ
- 10時間 15分
- マージ済み PR(30日)
- 1
説明
failed to solve: process "/bin/sh -c python3.10 -c "from sentence_transformers import SentenceTransformer; model = SentenceTransformer('Snowflake/snowflake-arctic-embed-l'); model.save('/tmp-data')"" did not complete successfully: exit code: 1
Ubuntu 24.04
Tried to fix the issue, but:
I am just getting an Internal Server Error
docker ps --format "table {{.ID}}\t{{.Names}}\t{{.Status}}"
CONTAINER ID NAMES STATUS
a1beb4f8317f milvus-standalone Up About a minute
b7f5f862c7bd rag-playground Up About a minute
01ae46a9498a milvus-minio Up About a minute (healthy)
dd6e751355b5 chain-server Up About a minute
3f309a0e3b43 milvus-etcd Up About a minute (healthy)
コントリビューションガイド
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
調査の方向性
まず、示されている Python コマンドと Snowflake の埋め込みモデルを使用して、Basic RAG Pipeline の Docker ビルド失敗を再現します。パイプラインの依存関係の設定と Docker の設定を調査してバージョンの競合を特定します。イメージが正常にビルドされ、内部サーバーエラーなしでモデルが保存されれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
評価
- 技術スタック
- docker, python
- 領域
- ai, devops
- issue の種類
- バグ
- 難易度
- 3/5
- 見積もり時間
- 1〜2日
- 活発さ
- 停滞
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 初心者へのやさしさ
- 25/100