エラーのトラブルシューティング - Amazon SageMaker

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エラーのトラブルシューティング

このセクションでは、一般的なエラーを理解して防止する方法、それらが生成するエラーメッセージ、これらのエラーを解決する方法に関するガイダンスについて説明します。続行する前に、以下の質問をしてください。

モデルをデプロイする前にエラーが発生しましたか? ある場合は、「Neo コンパイルエラーのトラブルシューティング」を参照してください。

モデルをコンパイルした後にエラーが発生しましたか? ある場合は、「Neo 推論エラーのトラブルシューティング」を参照してください。

エラー分類タイプ

このリストは Neo から受け取ることができるユーザーエラーを分類したものです。これには、アクセスエラー、アクセス許可エラー、サポートされている各フレームワークの ロードエラーが含まれます。他のすべてのエラーは、システムエラーです。

Neo は、これらのエラーを依存サービスから直接渡します。

  • sts:AssumeRole を呼び出すときにアクセスが拒否されました

  • Amazon S3 を呼び出してクライアントモデルをダウンロードまたはアップロードする際の 400 エラー

  • PassRole エラー

Neo コンパイラが Amazon S3 から .tar.gz を正常にロードしたと仮定して、tarball にコンパイルに必要なファイルが含まれているかどうかを確認します。チェック基準はフレームワーク固有です。

  • :TensorFlow protobuf ファイル (*.pb または *.pbtxt) のみが必要です。保存されたモデルでは、 は 1 つの変数フォルダを想定します。

  • Pytorch: 1 つの pytorch ファイル (*.pth) のみが必要です。

  • MXNET: 1 つのシンボルファイル (*.json) と 1 つのパラメータファイル (*.params) のみが必要です。

  • XGBoost: 1 つの XGBoost モデルファイル (*.model) のみが必要です。入力モデルにはサイズ制限があります。

Neo コンパイラが Amazon S3 から .tar.gz を正常にロードし、tarball にコンパイルに必要なファイルが含まれていると仮定します。このチェックの基準は次のとおりです。

  • OperatorNotImplemented: 演算子は実装されていません。

  • OperatorAttributeNotImplemented: 指定された演算子の属性は実装されていません。

  • OperatorAttributeRequired: 内部シンボルグラフには属性が必要ですが、ユーザー入力モデルグラフにはリストされていません。

  • OperatorAttributeValueNotValid: 特定の演算子の属性の値が有効ではありません。