Neo 컴파일 오류 문제 해결 - 아마존 SageMaker
이 페이지 사용 방법프레임워크 관련 오류인프라 관련 오류컴파일 로그를 확인하세요.

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Neo 컴파일 오류 문제 해결

이 단원에는 일반적인 컴파일 오류를 파악해 방지하는 방법, 오류로 인해 생성되는 오류 메시지와 오류 해결 방법에 대한 지침이 나와 있습니다.

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다음 순서대로 이 섹션을 검토하여 오류를 해결해 보세요.

  1. 컴파일 작업의 입력이 입력 요구 사항을 충족하는지 확인하세요. SageMaker Neo는 어떤 입력 데이터 형태를 기대하나요? 섹션 참조

  2. 일반적인 프레임워크별 오류를 확인하세요.

  3. 오류가 인프라 오류인지 확인하세요.

  4. 컴파일 로그를 확인하세요.

Error Solution

InputConfiguration: No h5 file provided in <model path>

h5 파일이 지정한 Amazon S3 URI에 있는지 확인합니다.

또는

h5 파일의 형식이 올바른지 확인하세요.

InputConfiguration: Multiple h5 files provided, <model path>, when only one is allowed

h5 파일을 하나만 제공하고 있는지 확인하세요.

ClientError: InputConfiguration: Unable to load provided Keras model. Error: 'sample_weight_mode'

지정한 Keras 버전이 지원되는지 확인하세요. 클라우드 인스턴스 및 엣지 디바이스에 지원되는 프레임워크를 참조하세요.

ClientError: InputConfiguration: Input input has wrong shape in Input Shape dictionary. Input shapes should be provided in NCHW format.

모델 입력이 NCHW 형식을 따르는지 확인하세요. SageMaker Neo가 기대하는 입력 데이터 셰이프는 무엇입니까? 를 참조하십시오.
Error Solution

ClientError: InputConfiguration: Only one parameter file is allowed for MXNet model. Please make sure the framework you select is correct.

SageMaker Neo는 컴파일을 위해 주어진 첫 번째 파라미터 파일을 선택합니다.
Error Solution

InputConfiguration: Exactly one .pb file is allowed for TensorFlow models.

.pb 또는 .pbtxt 파일을 하나만 제공해야 합니다.

InputConfiguration: Exactly one .pb or .pbtxt file is allowed for TensorFlow models.

.pb 또는 .pbtxt 파일을 하나만 제공해야 합니다.

ClientError: InputConfiguration: TVM cannot convert <model zoo> model. Please make sure the framework you selected is correct. The following operators are not implemented: {<operator name>}

선택한 연산자가 지원되는지 확인하세요. SageMaker Neo 지원 프레임워크 및 오퍼레이터를 참조하십시오.
Error Solution

InputConfiguration: We are unable to extract DataInputConfig from the model due to input_config_derivation_error. Please override by providing a DataInputConfig during compilation job creation.

다음 중 하나를 수행하세요.

  • 컴파일 요청에서 DataInputConfig 정의를 제공하여 예상 입력의 이름과 형태를 지정하세요.

  • Amazon CloudWatch Logs에서 오류를 조사하십시오. /aws/sagemaker/CompilationJobs 로그 그룹을 확인하고 compilationJobName/model-info-extraction라는 로그 스트림 이름을 찾으세요.

인프라 관련 오류

Error Solution

ClientError: InputConfiguration: S3 object does not exist. Bucket: <bucket>, Key: <bucket key>

제공한 Amazon S3 URI를 확인하세요.

ClientError: InputConfiguration: Bucket <bucket name> is in region <region name> which is different from AWS Sagemaker service region <service region>

서비스와 동일한 리전의 Amazon S3 버킷을 생성합니다.

ClientError: InputConfiguration: Unable to untar input model. Please confirm the model is a tar.gz file

Amazon S3의 모델이 tar.gz 파일로 압축되었는지 확인합니다.

컴파일 로그를 확인하세요.

  1. https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/ CloudWatch 에서 아마존으로 이동하세요.

  2. 컴파일 작업을 생성한 리전을 오른쪽 상단 리전 드롭다운 목록에서 선택합니다.

  3. CloudWatchAmazon의 탐색 창에서 [Logs] 를 선택합니다. 로그 그룹을 선택합니다.

  4. /aws/sagemaker/CompilationJobs 로그 그룹을 검색합니다. 로그 그룹을 선택합니다.

  5. 컴파일 작업 이름을 따서 이름이 지정된 로그 스트림을 검색합니다. 로그 스트림을 선택합니다.