문제 해결

이 섹션에는 발생할 수 있는 오류와 오류가 발생할 경우 조치해야 할 사항이 요약되어 있습니다.

권한 문제

Amazon S3 버킷에 액세스할 수 있는 권한에 문제가 발생할 경우, 다음 사항이 사실인지 확인합니다.

1. Amazon S3 버킷이 서버 측 암호화에 CM-KMS 키를 사용하는 경우 Amazon Bedrock에 전달된 IAM 역할에 해당 키에 대한 권한이 있는지 확인하십시오. kms:Decrypt AWS KMS 예를 들어, 사용자가 특정 계정의 어떤 키로든 암호화하고 해독하도록 허용을 참조하십시오. AWS KMS AWS

2. Amazon S3 버킷이 Amazon Bedrock 모델 사용자 지정 작업과 동일한 리전에 있습니다.

3. IAM 역할 신뢰 정책에 서비스 SP(bedrock.amazonaws.com)가 포함되어 있습니다.

아래의 메시지는 Amazon S3 버킷의 훈련 또는 검증 데이터에 액세스할 수 있는 권한과 관련된 문제를 나타냅니다.

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

위와 같은 오류가 발생할 경우, 서비스에 전달된 IAM 역할에 훈련 및 검증 데이터 세트 Amazon S3 URI에 대한 s3:GetObject 및 s3:ListBucket 권한이 있는지 확인합니다.

아래의 메시지는 Amazon S3 버킷에 출력 데이터를 쓸 수 있는 권한과 관련된 문제를 나타냅니다.

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

위와 같은 오류가 발생할 경우, 서비스에 전달된 IAM 역할에 출력 데이터 Amazon S3 URI에 대한 s3:PutObject 권한이 있는지 확인합니다.

데이터 문제

아래의 오류는 훈련, 검증 또는 출력 데이터 파일에 대한 문제와 관련이 있습니다.

잘못된 파일 형식

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

위와 같은 오류가 발생할 경우 다음 사항이 사실인지 확인합니다.

1. 각 줄이 JSON 형식으로 되어 있습니다.

2. 각 JSON에는 input 및 output이라는 두 개의 키가 있으며, 각 키는 문자열입니다. 예:

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

3. 새로 추가된 줄이나 빈 줄이 없습니다.

문자 할당량 초과

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

위와 같은 텍스트로 시작되는 오류가 발생한 경우, 문자 수가 모델 사용자 지정 할당량의 문자 할당량을 준수하는지 확인합니다.

토큰 수 초과

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

위의 예제와 비슷한 오류가 발생하는 경우 토큰 수가 모델 사용자 지정 할당량의 토큰 할당량을 준수하는지 확인합니다.

내부 오류

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

위와 같은 오류가 발생할 경우 서비스에 대한 문제일 수 있습니다. 작업을 다시 시도해 보세요. 문제가 지속되면 문의하세요. AWS Support