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# Serverless Inference でサーバー エラー（500、503）を解消するにはどうすればよいですか？

サーバー エラーは、Serverless Inference サービスで一時的な問題が発生していることを示しています。このページでは、これらのエラーを特定し、クライアント コードで適切に処理し、どの時点でサポートに問い合わせるべきかを判断する方法を説明します。

<div id="error-types">
  ## エラーのタイプ
</div>

以下のセクションでは、リクエストの問題ではなく、サーバー側の一時的な問題を示すエラーコードについて説明します。

<div id="500-internal-server-error">
  ### 500 内部サーバーエラー
</div>

これはサーバー側で一時的に発生している内部エラーです。レスポンスメッセージは次のとおりです: "サーバーでリクエストの処理中にエラーが発生しました。"

<div id="503-service-overloaded">
  ### 503 サービスの過負荷
</div>

サービスへのトラフィックが増加しています。レスポンスメッセージは次のとおりです: "推論エンジンは現在過負荷状態です。時間をおいて再度お試しください。"

<div id="handle-server-errors">
  ## サーバー エラーへの対処
</div>

これらのエラーは通常一時的なものであるため、再試行する前にサービスが回復する時間を確保できるよう、次の方法を使用してください。

1. 再試行する前に待機します。次の待機時間を使用してください。
   * `500` エラー: 30〜60 秒待機する
   * `503` エラー: 60〜120 秒待機する

2. **エクスポネンシャルバックオフを使用する**
   ```python theme={null}
   import time
   import openai

   def call_with_retry(client, messages, model, max_retries=5):
       for attempt in range(max_retries):
           try:
               return client.chat.completions.create(
                   model=model,
                   messages=messages
               )
           except Exception as e:
               if "500" in str(e) or "503" in str(e):
                   if attempt < max_retries - 1:
                       wait_time = min(60, (2 ** attempt))
                       time.sleep(wait_time)
                   else:
                       raise
               else:
                   raise
   ```

3. 適切なタイムアウトを設定します。次の調整を適用してください。
   * HTTP クライアントのタイムアウト値を長めに設定する
   * より適切に処理するため、非同期操作も検討する

<div id="contact-support">
  ## サポートに連絡する
</div>

再試行とバックオフで問題が解決しない場合は、チームがさらに調査できるよう、サポートに連絡してください。

次のいずれかに該当する場合はサポートに連絡してください。

* エラーが10分以上続く
* 特定の時間帯に失敗が発生する傾向が見られる
* エラーメッセージに追加の詳細情報が含まれている

サポートに連絡する際は、次の情報を提供してください。

* エラーメッセージとコード
* エラーが発生した時刻
* コードスニペット (APIキーは削除してください)
* W\&B の entity 名とプロジェクト名

***

<Badge stroke shape="pill" color="orange" size="md">[Inference](/ja/support/models/tags/inference)</Badge>
