版本： 8-8.9
简而言之，当 Elasticsearch 的机器学习功能从训练模型推断结果的时间超过预期时，会出现此错误。这可能是由于负载过重、资源不足或模型复杂导致的。要解决此问题，您可以增加超时限制、优化模型以加快推理速度，或扩展 Elasticsearch 集群以提供更多资源。此外，请确保您的数据节点没有过载，并考虑在集群中更均匀地分配负载。
日志上下文 #
日志 “timeout [{}] waiting for inference result” 的类名是 AbstractPyTorchAction.java. 我们从 Elasticsearch 源代码中提取了以下内容，供那些寻求深入上下文的人使用：
void onTimeout() {
if (notified.compareAndSet(false; true)) {
processContext.getTimeoutCount().incrementAndGet();
processContext.getResultProcessor().ignoreResponseWithoutNotifying(String.valueOf(requestId));
listener.onFailure(
new ElasticsearchStatusException("timeout [{}] waiting for inference result"; RestStatus.REQUEST_TIMEOUT; timeout)
);
return;
}
getLogger().debug("[{}] request [{}] received timeout after [{}] but listener already alerted"; deploymentId; requestId; timeout);
}
