Solucionar erros de compilação do Neo

Esta seção contém informações sobre como entender e evitar erros comuns de compilação, as mensagens de erro que eles geram e orientações sobre como resolver esses erros.

Como usar esta página

Tente resolver seu erro percorrendo essas seções na seguinte ordem:

1. Verifique se a entrada do seu trabalho de compilação satisfaz os requisitos de entrada. Consulte Quais formatos de dados de entrada o SageMaker Neo espera?

2. Verifique erros comuns específicos da estrutura.

3. Verifique se seu erro é um erro de infraestrutura.

4. Verifique seu registro de compilação.

Erros relacionados à estrutura

Keras

Erro	Solução
InputConfiguration: No h5 file provided in <model path>	Verifique se o seu arquivo h5 está no URI do Amazon S3 que você especificou. Ou Verifique se o arquivo h5 está formatado corretamente.
InputConfiguration: Multiple h5 files provided, <model path>, when only one is allowed	Verifique se você está fornecendo apenas um arquivoh5.
ClientError: InputConfiguration: Unable to load provided Keras model. Error: 'sample_weight_mode'	Verifique se a versão do Keras especificada é compatível. Veja, estruturas compatíveis para instâncias de nuvem e dispositivos periféricos.
ClientError: InputConfiguration: Input input has wrong shape in Input Shape dictionary. Input shapes should be provided in NCHW format.	Verifique se a entrada do modelo segue o formato NCHW. Consulte Quais formatos de dados de entrada o SageMaker Neo espera?

MXNet

Erro	Solução
ClientError: InputConfiguration: Only one parameter file is allowed for MXNet model. Please make sure the framework you select is correct.	SageMaker O Neo selecionará o primeiro arquivo de parâmetros fornecido para compilação.

TensorFlow

Erro	Solução
InputConfiguration: Exactly one .pb file is allowed for TensorFlow models.	Certifique-se de fornecer apenas um arquivo .pb ou .pbtxt.
InputConfiguration: Exactly one .pb or .pbtxt file is allowed for TensorFlow models.	Certifique-se de fornecer apenas um arquivo .pb ou .pbtxt.
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>}	Verifique se a operadora que você escolheu é compatível. Consulte Estruturas e operadores suportados pelo SageMaker Neo.

PyTorch

Erro	Solução
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.	Realize um dos procedimentos a seguir: Especifique o nome e a forma das entradas esperadas fornecendo uma definição DataInputConfig em sua solicitação de compilação. Investigue o erro no Amazon CloudWatch Logs. Verifique o grupo de registros /aws/sagemaker/CompilationJobs e procure um fluxo de registros chamado compilationJobName/model-info-extraction.

Erros relacionados à infraestrutura

Erro	Solução
ClientError: InputConfiguration: S3 object does not exist. Bucket: <bucket>, Key: <bucket key>	Verifique o URI do Amazon S3 que você forneceu.
ClientError: InputConfiguration: Bucket <bucket name> is in region <region name> which is different from AWS Sagemaker service region <service region>	Crie um bucket do Amazon S3 que esteja na mesma região do serviço.
ClientError: InputConfiguration: Unable to untar input model. Please confirm the model is a tar.gz file	Verifique se seu modelo no Amazon S3 está compactado em um arquivo tar.gz.

Verifique seu registro de compilação

1. Navegue até a Amazon CloudWatch em https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/.

2. Selecione a região na qual você criou o trabalho de compilação na lista suspensa Região no canto superior direito.

3. No painel de navegação da Amazon CloudWatch, escolha Logs. Selecione Grupo de logs.

4. Pesquise o grupo de logs chamado /aws/sagemaker/CompilationJobs. Selecione o grupo de logs .

5. Pesquise o fluxo de registros com o nome do trabalho de compilação. Selecione o stream de logs.