Anleitung zur Fehlerbehebung - Amazon SageMaker

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Anleitung zur Fehlerbehebung

In diesem Leitfaden zur Fehlerbehebung finden Sie Informationen zum Debuggen von Fehlern, die bei der Ausführung Ihres geplanten Notebook-Auftrags auftreten können.

Auftragsdefinition erstellt keine Aufträge

Wenn Ihre Auftragsdefinition keine Aufträge initiiert, sehen Sie sich die folgenden möglichen Ursachen an:

Fehlende Berechtigungen

  • Die der Stellendefinition zugewiesene Rolle unterhält kein Vertrauensverhältnis zu Amazon EventBridge. Das heißt, die Rolle EventBridge kann nicht übernommen werden.

  • Die der Auftragsdefinition zugewiesene Rolle hat nicht die Berechtigung, SageMaker:StartPipelineExecution aufzurufen.

  • Die der Auftragsdefinition zugewiesene Rolle hat nicht die Berechtigung, SageMaker:CreateTrainingJob aufzurufen.

EventBridge Kontingent überschritten

Wenn Sie einen Put* Fehler wie das folgende Beispiel sehen, haben Sie ein EventBridge Kontingent überschritten. Um dieses Problem zu beheben, können Sie ungenutzte EventBridge Läufe löschen oder eine Erhöhung Ihres Kontingents beantragen AWS Support .

LimitExceededException) when calling the PutRule operation: The requested resource exceeds the maximum number allowed

Weitere Informationen zu EventBridge Kontingenten finden Sie unter EventBridge Amazon-Kontingente.

Das Pipeline-Kontingent wurde überschritten

Wenn Ihnen ein Fehler ähnlich dem folgenden Beispiel angezeigt wird, haben Sie die Anzahl der Pipelines überschritten, die Sie ausführen können. Um dieses Problem zu beheben, können Sie ungenutzte Pipelines in Ihrem Konto löschen oder eine Erhöhung Ihres Kontingents bei AWS Support beantragen.

ResourceLimitExceeded: The account-level service limit 'Maximum number of pipelines allowed per account' is XXX Pipelines, with current utilization of XXX Pipelines and a request delta of 1 Pipelines.

Weitere Informationen zu Pipeline-Kontingenten finden Sie unter SageMaker Amazon-Endpunkte und Kontingente.

Das Limit für Trainingsaufträge wurde überschritten

Wenn Sie einen Fehler wie das folgende Beispiel sehen, haben Sie die Anzahl der Trainingsaufträge überschritten, die Sie ausführen können. Um dieses Problem zu lösen, reduzieren Sie die Anzahl der Schulungsjobs in Ihrem Konto oder bitten Sie AWS Support um eine Erhöhung Ihres Kontingents.

ResourceLimitExceeded: The account-level service limit 'ml.m5.2xlarge for training job usage' is 0 Instances, with current utilization of 0 Instances and a request delta of 1 Instances. Please contact AWS support to request an increase for this limit.

Weitere Informationen zu Kontingenten für Schulungsjobs finden Sie unter SageMaker Amazon-Endpunkte und Kontingente.

Automatische Visualisierungen sind in Notizbüchern deaktiviert SparkMagic

Wenn Ihr Notebook den SparkMagic PySpark Kernel verwendet und Sie das Notebook als Notebook-Job ausführen, stellen Sie möglicherweise fest, dass Ihre auto Visualisierungen in der Ausgabe deaktiviert sind. Das Einschalten der auto Visualisierung führt dazu, dass der Kernel hängen bleibt, sodass der Notebook-Job-Executor derzeit auto Visualisierungen als Workaround deaktiviert.