本文說明如何解決部署代理程式時可能遇到的錯誤。
預先建立的範本錯誤
如果在部署期間遇到 LangchainAgent 範本相關問題，可能是因為本節所述的其中一個問題。
內部伺服器錯誤
問題：
您會收到類似以下的錯誤訊息：
InternalServerError: 500 Revision XXX is not ready and cannot serve traffic.
很遺憾，這是容器在執行階段遇到任何問題時的萬用錯誤，而可能的原因是發生的眾多錯誤之一。
可能的原因：
LangchainAgent上的髒汙狀態。如果在部署代理程式之前，就對LangchainAgent呼叫.set_up()，就可能發生這種情況。- 不一致的套件版本。如果開發環境中安裝的套件與 Vertex AI Agent Engine 中遠端環境中安裝的套件不同，就可能發生這種情況。
建議的解決方案：
LangchainAgent上的髒汙狀態。請先部署代理程式，再將LangchainAgent的全新例項化為例項，或從程式碼中移除agent.set_up()。- 不一致的套裝方案規格。請參閱「序列化錯誤」一節，瞭解如何排解相關問題。
序列化錯誤
一般來說，在部署代理程式時，請務必確保「本機」和「遠端」環境同步。如要確保這項功能，請在部署代理程式時指定 requirements=。
如果您遇到序列化問題 (與「pickle」或「pickling」相關的錯誤與「serialization」錯誤同義)，可能是因為本節所述的其中一個問題。
Pydantic 版本
問題：
您會收到類似以下的錯誤訊息：
PicklingError: Can't pickle <cyfunction str_validator at 0x7ca030133d30>: it's
not the same object as pydantic.validators.str_validator
可能的原因：
如果您的 pydantic 套件版本低於 2.6.4，就可能發生這種情況。如要檢查您使用的版本，請在終端機中執行下列指令：
pip show pydantic建議的解決方法：
在終端機中執行下列指令，更新套件：
pip install pydantic --upgrade在終端機中執行下列指令，確認您使用的是 2.6.4 以上版本：
pip show pydantic如果您使用的是筆記本執行個體 (例如 Jupyter、Colab 或 Workbench)，可能需要重新啟動執行階段才能使用更新的套件。
Cloudpickle 版本
問題：
您會收到類似以下的錯誤訊息：
AttributeError: Can't get attribute '_class_setstate' on <module 'cloudpickle.cloudpickle'
from '/usr/local/lib/python3.10/site-packages/cloudpickle/cloudpickle.py'>
可能的原因：
如果開發環境和部署環境的 cloudpickle 套件版本不同，就可能發生這種情況。如要查看您在開發作業中使用的版本，請在終端機中執行下列指令：
pip show cloudpickle建議的解決方案：
在部署代理程式時指定 requirements=，即可在兩個環境 (即本機開發環境和遠端部署的代理程式) 中部署相同版本的 cloudpickle。
內部伺服器錯誤
問題：
您會收到類似以下的錯誤訊息：
InternalServerError: 500 Revision XXX is not ready and cannot serve traffic.
可能的原因：
如果部署代理程式時，sys_version= 與開發環境不同，就可能發生這種情況。
建議的解決方法：
部署代理程式時，請考慮從輸入引數中移除 sys_version=。如果仍遇到問題，請提交錯誤報告。
Cloud Storage 值區錯誤
如果在部署時用於收集及上傳代理程式的 Cloud Storage 暫存值區發生問題，可能是因為下列其中一個問題：
權限錯誤
建議的解決方法：
如果您想使用現有的值區：請確認已驗證可使用 Vertex AI 的主體 (您自己或服務帳戶) 具有值區的 Storage Admin 存取權，並將權限授予服務帳戶。
或者，您也可以在部署代理程式時指定新的值區，SDK 會使用必要權限建立值區。
如果仍遇到問題，請提交錯誤報告。
未建立 Cloud Storage 值區子目錄
問題：
您會收到類似以下的錯誤訊息：
NotFound: 404 Can not copy from \"gs://[LOCATION]-*/agent_engine/agent_engine.pkl\" to \"gs://*/code.pkl\", check if the source object and target bucket exist.
(系統嘗試將檔案複製到不存在的資料夾時，就會發生 404 錯誤)。
可能的原因：
這可能是因為 google-cloud-aiplatform 早於 1.49.0 版本時，字串插補發生問題。這項問題已在後續版本中修正。如要查看目前使用的 google-cloud-aiplatform 版本，請在終端機中執行下列指令：
pip show google-cloud-aiplatform建議的解決方法：
在終端機中執行下列指令，更新套件：
pip install google-cloud-aiplatform --upgrade請在終端機中執行下列指令，確認您使用的是 google-cloud-aiplatform 的 1.49.0 以上版本：
pip show google-cloud-aiplatform如果您使用的是筆記本執行個體 (例如 Jupyter、Colab 或 Workbench)，可能需要先重新啟動執行階段，才能使用更新的套件。
支援資源
如果問題仍未解決，請參閱支援指南，取得協助。