本章主要结介绍如何部署自然语言分析引擎（NLA）。
1.安装环境要求
1.1. 服务器配置清单
| 组件 | 配置 | CPU | 内存 | 硬盘 | 并发数 | 备注 |
|---|---|---|---|---|---|---|
NLA核心服务 | 最低配置 | X86架构 16核 | 32G+ | 1TB+ | 推荐为30左右，最高不超过40。 | 由于NLA中的机器学习模型需要大量的系统资源，因此建议单独部署，独占该服务器的配置，并要求和Smartbi服务处于同一个域内（同一个路由）； |
| 推荐配置 | X86架构 32核 | 128G | 1TB+，可根据实际数据量加装。 | / |
(1) 服务器CPU要求支持AVX指令集，否则无法安装 TensorFlow；
(2) 不建议将 Smartbi-NLA 和 Smartbi 部署在同一台服务器上，由于 NLA 对计算和内存资源的使用量均较高，会抢占资源导致卡顿、死机、进程被杀死等问题。
(3) 当服务器配置为最低配置时，即16核32GB。并发数推荐为30个左右，最高不应超过40个。不同并发数下的平均响应时间如下：
并发数 | 平均响应时间 |
|---|---|
20 | 2.487s |
30 | 3.669s |
40 | 4.814s |
1.2. 系统环境
由于 Smartbi-NLA 采用 docker 容器 部署，因此服务器的系统环境需要支持 docker19.03 以上 和 docker-compose 1.24.* 。
以下系统版本支持部署 Smartbi-NLA ：
系统 | 版本 |
|---|---|
Ubuntu | Ubuntu-16.04.3以上 |
Centos | CentOS-7以上 |
1.3. Smartbi版本要求
版本要求 | License |
|---|---|
Smartbi V10.5 及以上 | License 需要包含“自然语言分析”相应权限 |
1.4. 环境检查
1.4.1 CPU架构以及指令集确认
输入查看系统的指令
uname -a|grep x86
可以看到如下信息，即为正常：
输入查看系统指令集的指令:
cat /proc/cpuinfo|grep avx
可以看到如下信息，即为正常：
1.4.2网络环境检查
利用ping和telnet的方法无法准确判断是否连通，请务必按照本教程来检查。
网络环境检查要确保Smartbi服务器和NLA服务器双向访问正常。
首先确认NLA服务器是否可以连通Smartbi服务：
curl -L <http|https>://<Smartbi地址>
出现如下信息则在NLA服务器访问Smartbi服务是正常的。
同理需要在Smartbi安装的服务器上确认NLA的服务是否连通：
curl -L <http|https>://<NLA服务地址>
出现如下信息则在Smartbi服务器访问NLA服务是正常的。
2.安装
(1) 解压安装包
tar -xvf nla-setup.tar.gz
解压出来的文件目录如下：
(2) 执行安装脚本进行安装
先在安装包的解压目录下对文件进行授权：
sudo chmod 777 -R *
使用install.sh脚本进行安装：
sudo bash install.sh
输入安装目录的绝对路径（以下以/data/admin/smartbi-nla为例):
当出现如下字样则说明安装完成：
(3) 配置服务设置
进入Smartbi服务，进入系统运维--系统选项找到 服务器地址-- Smartbi服务器URL地址 配置项，设置Smartbi集群的地址：
这里以 http://10.10.202.100:8080/smartbi为例。
进入“系统运维--自然语言配置“中设置“自然语言分析的登录地址”，设置NLA服务地址 ,点击“显示更多设置”：
如果出现设置项则配置成功，此时点击“保存”，保存系统设置；
如果点击“保存“按钮提示报错，请检查一下是否拥有系统配置权限。
3.FAQ常见问题排查
1. selinux导致daemon的OCI runtime create failed
问题现象：启动服务的时候出现报错，报错信息如下
解决办法：关闭selinux
临时关闭selinux，立即生效，不需要重启服务器。
setenforce 0
永久关闭selinux，修改完配置后需要重启服务器才能生效
sed -i 's/=enforcing/=disabled/g' /etc/selinux/config
2. CPU缺少AVX指令集合
问题现象：启动服务后nl2sql、metadata、intention2cls、rhetorical_question服务不停的重启或停止运行。
使用docker logs 进入容器查看，出现如下日志：
|
当前服务器的 CPU 不支持TensorFlow所需要的指令集 avx 和 avx2。
解决办法：更换服务器，要求服务器支持AVX指令集。
3. 安装完成了但是自然语言分析的配置项显示不出来。
问题现象：填了“自然语言分析的登陆地址“，点击“测试连接”，提示OK，点击“显示更多设置“按钮无反应。
问题可能的原因1：如果部署了CAS拓展包，请检查CAS服务器是否能与nla服务器互通。
问题可能的原因2：Smartbi服务器地址没有填，或者NLA服务无法访问smartbi服务的地址。请在NLA服务器上用curl -L <Smartbi地址>来测试连通性。
