Behebung von Problemen bei der Modellanpassung

In diesem Abschnitt werden Fehler zusammengefasst, die Ihnen möglicherweise angezeigt werden, und welche Werte Sie in diesen Fällen überprüfen sollten.

Probleme mit den Berechtigungen

Wenn Sie ein Problem mit den Zugriffsberechtigungen für einen Amazon-S3-Bucket haben, überprüfen Sie, ob Folgendes zutrifft:

1. Wenn der Amazon S3 S3-Bucket einen KMS CM-Schlüssel für die serverseitige Verschlüsselung verwendet, stellen Sie sicher, dass die an Amazon Bedrock übergebene IAM Rolle über kms:Decrypt Berechtigungen für AWS KMS Schlüssel. Siehe beispielsweise Erlauben Sie einem Benutzer, mit einem beliebigen Code zu ver- und zu entschlüsseln AWS KMS geben Sie einen bestimmten ein AWS Konto.

2. Der Amazon-S3-Bucket befindet sich in derselben Region wie der Auftrag zur Anpassung des Amazon-Bedrock-Modells.

3. Die IAM Rollenvertrauensrichtlinie umfasst den Dienst SP (bedrock.amazonaws.com).

Die folgenden Meldungen weisen auf Probleme mit den Zugriffsberechtigungen für Trainings- oder Validierungsdaten in einem Amazon-S3-Bucket hin:

Could not validate GetObject permissions to access Amazon S3 bucket: training-data-bucket at key train.jsonl
Could not validate GetObject permissions to access Amazon S3 bucket: validation-data-bucket at key validation.jsonl

Wenn Sie auf einen der oben genannten Fehler stoßen, überprüfen Sie, ob die an den Service übergebene IAM Rolle über s3:ListBucket Berechtigungen für den Schulungs s3:GetObject - und Validierungsdatensatz Amazon S3 verfügtURIs.

Die folgende Meldung weist auf Probleme mit den Berechtigungen zum Schreiben der Ausgabedaten in einen Amazon-S3-Bucket hin:

Amazon S3 perms missing (PutObject): Could not validate PutObject permissions to access S3 bucket: bedrock-output-bucket at key output/.write_access_check_file.tmp

Wenn der obige Fehler auftritt, überprüfen Sie, ob die an den Service übergebene IAM Rolle über s3:PutObject Berechtigungen für die Ausgabedaten Amazon S3 verfügtURI.

Probleme mit Daten

Die folgenden Fehler beziehen sich auf Probleme mit den Trainings-, Validierungs- oder Ausgabedatendateien:

Ungültiges Dateiformat

Unable to parse Amazon S3 file: fileName.jsonl. Data files must conform to JSONL format.

Wenn der obige Fehler auftritt, überprüfen Sie, ob Folgendes zutrifft:

1. Jede Zeile ist drinJSON.

2. Jeder JSON hat zwei Schlüssel, einen input und ein output, und jeder Schlüssel ist eine Zeichenfolge. Beispielsweise:

   {
       "input": "this is my input",
       "output": "this is my output"
   }

3. Es gibt keine zusätzlichen neuen Zeilen oder Leerzeilen.

Zeichenkontingent überschritten

Input size exceeded in file fileName.jsonl for record starting with...

Wenn ein Fehler auftritt, der mit dem obigen Text beginnt, stellen Sie sicher, dass die Anzahl der Zeichen dem Zeichenkontingent in Kontingente für Modellanpassungen entspricht.

Anzahl der Token überschritten

Maximum input token count 4097 exceeds limit of 4096
Maximum output token count 4097 exceeds limit of 4096
Max sum of input and output token length 4097 exceeds total limit of 4096

Wenn Sie auf einen Fehler stoßen, der dem vorherigen Beispiel ähnelt, stellen Sie sicher, dass die Anzahl der Token dem Token-Kontingent in Kontingente für Modellanpassungen entspricht.

Interner Fehler

Encountered an unexpected error when processing the request, please try again

Wenn der obige Fehler auftritt, liegt möglicherweise ein Problem mit dem Service vor. Versuchen Sie erneut, den Auftrag auszuführen. Wenn das Problem weiterhin besteht, wenden Sie sich an AWS Support.