当机器学习PAI服务运行中但不可用时，并且在调用时报错，这可能是由多种原因导致的。以下是一些建议的解决步骤，帮助你诊断和解决问题：
1. 查看错误信息：
首先，仔细查看调用时报出的错误信息。错误信息通常会提供关于问题的线索，比如是配置问题、网络问题、权限问题，还是模型加载问题等。
2. 检查服务状态：
确认PAI服务的状态是否正常。你可以使用PAI提供的工具或API来检查服务的健康状态和性能指标。
3. 检查依赖和环境：
确保所有必要的依赖项都已正确安装和配置。这包括必要的库、框架和工具。同时，检查服务运行的环境是否符合要求，比如Python版本、内存和CPU资源等。
4. 查看日志：
查看PAI服务的日志文件，通常可以找到更详细的错误信息或警告。日志可能包含关于服务启动、请求处理、模型加载等方面的信息。
5. 检查网络问题：
如果服务是分布式部署的，或者涉及到网络通信，检查网络连接是否正常。确保服务之间的通信没有受到防火墙、网络策略或其他网络问题的影响。
6. 检查权限和认证：
确保你有足够的权限来访问和使用PAI服务。如果需要认证，请确保认证信息是正确的，并且没有被撤销或过期。
7. 重新部署服务：
如果以上步骤都没有解决问题，尝试重新部署PAI服务。这可能涉及停止服务、清理旧的资源或配置，然后重新按照文档或指南进行部署。
8. 联系技术支持：
如果问题依然存在，建议联系PAI的技术支持团队。提供详细的错误信息、服务配置、环境信息和你的操作步骤，以便他们能够更好地帮助你解决问题。
9. 检查版本兼容性：
确保你使用的PAI服务版本与其他组件（如模型、API等）兼容。有时候，版本不匹配也会导致服务不可用或调用失败。
10. 更新和修复：
检查是否有可用的更新或修复程序，特别是针对你遇到的错误信息的。有时候，软件的更新会修复一些已知的问题。
解决这类问题时，耐心和细心是关键。一步步排查，逐步缩小问题的范围，通常可以找到问题的根源并解决它。