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Débogage d’un entraînement de modèle en échec
Il est possible que vous rencontriez des erreurs lors de l’entraînement d’un modèle. Amazon Rekognition Custom Labels signale des erreurs d'entraînement dans la console et dans la réponse de. DescribeProjectVersions
Les erreurs sont soit définitives (l’entraînement ne peut pas continuer), soit non définitives (l’entraînement peut continuer). Concernant les erreurs liées au contenu des jeux de données d’entraînement et de test, vous pouvez télécharger les résultats de validation (un récapitulatif du manifeste et des manifestes de validation des entraînements et des tests). Utilisez les codes d’erreur figurant dans les résultats de validation pour obtenir plus d’informations dans cette section. Cette section fournit également des informations sur les erreurs dans les fichiers manifestes (erreurs définitives survenant avant que le contenu du fichier manifeste soit validé).
Note
Un manifeste est un fichier utilisé pour stocker le contenu d’un jeu de données.
Vous pouvez corriger certaines erreurs à l’aide de la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition. D’autres erreurs peuvent vous obliger à mettre à jour les fichiers manifestes d’entraînement ou de test. Vous devrez peut-être apporter d'autres modifications, telles que IAM des autorisations. Pour plus d’informations, consultez la documentation relative aux erreurs individuelles.
Erreurs définitives
Les erreurs définitives interrompent l’entraînement d’un modèle. Il existe 3 catégories d’erreurs définitives d’entraînement : les erreurs de service, les erreurs de fichier manifeste et les erreurs de contenu de manifeste.
Dans la console, la fonctionnalité Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition affiche les erreurs définitives d’un modèle dans la colonne Message d’état de la page des projets. Le tableau de bord de gestion de projet affiche la liste des projets avec le nom, les versions, la date de création, les performances du modèle et un message d'état indiquant l'état du modèle, tel que la formation terminée ou échouée
Si vous utilisez le AWS SDK, vous pouvez savoir si une erreur du fichier manifeste du terminal ou une erreur de contenu du manifeste du terminal s'est produite en consultant la réponse de DescribeProjectVersions. Dans ce cas, la valeur Status est TRAINING_FAILED et le champ StatusMessage contient l’erreur.
Erreurs de service
Des erreurs définitives de service se produisent quand Amazon Rekognition rencontre un problème de service et ne peut pas poursuivre l’entraînement. Par exemple, la défaillance d’un autre service dont dépend la fonctionnalité Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition. La fonctionnalité Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition signale les erreurs de service dans la console quand Amazon Rekognition rencontre un problème de service. Si vous utilisez le AWS SDK, les erreurs de service survenant pendant la formation sont signalées comme une InternalServerError exception par CreateProjectVersionet DescribeProjectVersions.
En cas d’erreur de service, réessayez d’entraîner le modèle. Si la formation échoue toujours, contactez le AWSSupport
Liste des erreurs du fichier manifeste du terminal
Les erreurs de fichier manifeste sont des erreurs définitives présentes dans les jeux de données d’entraînement et de test, qui se produisent au niveau du fichier ou sur plusieurs fichiers. Elles sont détectées avant que le contenu des jeux de données d’entraînement et de test soit validé. Les erreurs de fichier manifeste empêchent le signalement des erreurs de validation non définitives. Par exemple, un fichier manifeste vide génère une erreur The manifest file is empty. Le fichier étant vide, aucune erreur de validation de JSON ligne non terminale ne peut être signalée. Le récapitulatif du manifeste n’est pas non plus créé.
Vous devez corriger les erreurs du fichier manifeste avant de pouvoir entraîner votre modèle.
La liste suivante répertorie les erreurs de fichier manifeste.
Liste des erreurs de contenu du manifeste du terminal
Les erreurs de contenu de manifeste sont des erreurs définitives liées au contenu d’un manifeste. Par exemple, si le message d’erreur Le fichier manifeste ne contient pas suffisamment d’images étiquetées par étiquette pour permettre le fractionnement automatique. s’affiche, l’entraînement ne peut pas se terminer, car le jeu de données d’entraînement ne contient pas suffisamment d’images étiquetées pour créer un jeu de données de test.
En plus d’être signalée dans la console et dans la réponse DescribeProjectVersions, l’erreur est signalée dans le récapitulatif du manifeste avec toute autre erreur définitive de contenu. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Présentation du récapitulatif du manifeste.
Les erreurs de JSON ligne non terminales sont également signalées dans des manifestes de résultats d'entraînement et de validation des tests distincts. Les erreurs de JSON ligne non terminales détectées par les étiquettes personnalisées Amazon Rekognition ne sont pas nécessairement liées aux erreurs de contenu manifestes qui interrompent l'entraînement. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Présentation des manifestes de résultats de validation des entraînements et des tests.
Vous devez corriger les erreurs de fichier manifeste avant de pouvoir entraîner votre modèle.
Les messages d’erreur relatifs aux erreurs de contenu de manifeste sont les suivants.
Le fichier manifeste contient des images provenant de plusieurs compartiments S3.
Identifiant de propriétaire non valide pour le compartiment S3 d’images.
Moins de {} % de chevauchement d’étiquettes entre les fichiers manifestes d’entraînement et de test.
Le fichier manifeste contient trop peu d’étiquettes utilisables.
Liste des erreurs de validation des JSON lignes non terminales
JSONLes erreurs de validation de ligne sont des erreurs non terminales qui n'obligent pas Amazon Rekognition Custom Labels à arrêter l'entraînement d'un modèle.
JSONLes erreurs de validation de ligne ne sont pas affichées dans la console.
Dans les ensembles de données d'entraînement et de test, une JSON ligne représente les informations d'entraînement ou de test pour une seule image. Les erreurs de validation dans une JSON ligne, telles qu'une image non valide, sont signalées dans les manifestes de validation de formation et de test. Amazon Rekognition Custom Labels complète la formation en utilisant les autres lignes JSON valides figurant dans le manifeste. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Présentation des manifestes de résultats de validation des entraînements et des tests. Pour plus d’informations sur les règles de validation, consultez Règles de validation des fichiers manifestes.
Note
L'entraînement échoue s'il y a trop d'erreurs de JSON ligne.
Nous vous recommandons également de corriger les erreurs de JSON ligne non terminales, car elles peuvent potentiellement provoquer de futures erreurs ou avoir un impact sur l'apprentissage de votre modèle.
Les étiquettes personnalisées Amazon Rekognition peuvent générer les erreurs de validation de ligne non terminales suivantes. JSON
Le format des métadonnées de l’attribut d’étiquette n’est pas valide.
La valeur de confiance d’un ou de plusieurs cadres de délimitation est manquante.
Un ou plusieurs identifiants de classe sont absents de la carte des classes.
L’image n’est pas valide. Vérifiez le chemin d’accès S3 et/ou les propriétés de l’image.
La hauteur et la largeur du cadre de délimitation sont trop petites.
Il existe plus de cadres de délimitation que le maximum autorisé.
