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Behebung von Problemen bei der Modellanpassung
In diesem Abschnitt werden Fehler zusammengefasst, die Ihnen möglicherweise angezeigt werden, und welche Werte Sie in diesen Fällen überprüfen sollten.
Probleme mit den Berechtigungen
Wenn Sie ein Problem mit den Zugriffsberechtigungen für einen Amazon-S3-Bucket haben, überprüfen Sie, ob Folgendes zutrifft:
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Wenn der Amazon S3-Bucket einen vom Kunden verwalteten AWS Key Management Service (KMS-Schlüssel) für die serverseitige Verschlüsselung verwendet, stellen Sie sicher, dass die an Amazon Bedrock übergebene IAM-Rolle über
kms:DecryptBerechtigungen für den KMS-Schlüssel verfügt. Zum Beispiel finden Sie unter Erlauben Sie einem Benutzer, mit einem beliebigen AWS KMS Schlüssel in einem bestimmten Konto zu verschlüsseln und zu entschlüsseln. AWS -
Der Amazon-S3-Bucket befindet sich in derselben Region wie der Auftrag zur Anpassung des Amazon-Bedrock-Modells.
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Die Vertrauensrichtlinie für IAM-Rollen umfasst den Service-SP (
bedrock.amazonaws.com).
Die folgenden Meldungen weisen auf Probleme mit den Zugriffsberechtigungen für Trainings- oder Validierungsdaten in einem Amazon-S3-Bucket hin:
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
Wenn einer der oben genannten Fehler auftritt, überprüfen Sie, ob die an den Service übergebene IAM-Rolle über s3:ListBucket Berechtigungen für den Schulungs s3:GetObject - und Validierungsdatensatz Amazon S3-URIs verfügt.
Die folgende Meldung weist auf Probleme mit den Berechtigungen zum Schreiben der Ausgabedaten in einen Amazon-S3-Bucket hin:
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
Wenn der vorhergehende Fehler auftritt, überprüfen Sie, ob die an den Service übergebene IAM-Rolle über s3:PutObject Berechtigungen für die Amazon S3-URI für Ausgabedaten verfügt.
Probleme mit Daten
Die folgenden Fehler beziehen sich auf Probleme mit den Trainings-, Validierungs- oder Ausgabedatendateien:
Ungültiges Dateiformat
Unable to parse Amazon S3 file: fileName.jsonl. Data files must conform to JSONL format.
Wenn Sie auf den vorherigen Fehler stoßen, überprüfen Sie, ob die folgenden Bedingungen zutreffen:
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Jede Zeile ist in JSON.
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Jeder JSON hat zwei Schlüssel, einen
inputund einenoutput, und jeder Schlüssel ist eine Zeichenfolge. Beispiel:{ "input": "this is my input", "output": "this is my output" } -
Es gibt keine zusätzlichen neuen Zeilen oder Leerzeilen.
Zeichenkontingent überschritten
Input size exceeded in file fileName.jsonl for record starting with...
Wenn ein Fehler auftritt, der mit dem obigen Text beginnt, stellen Sie sicher, dass die Anzahl der Zeichen dem Zeichenkontingent in Bereiten Sie Daten für die Feinabstimmung Ihrer Modelle vor entspricht.
Anzahl der Token überschritten
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
Wenn Sie auf einen Fehler stoßen, der dem vorherigen Beispiel ähnelt, stellen Sie sicher, dass die Anzahl der Token dem Token-Kontingent in Bereiten Sie Daten für die Feinabstimmung Ihrer Modelle vor entspricht.
Third-party Probleme mit den Lizenzbedingungen und Richtlinien
Die folgenden Fehler beziehen sich auf die Lizenzbedingungen und Richtlinien von Drittanbietern:
Fine-tuning Materialien, die nicht mit den Lizenzbedingungen Dritter übereinstimmen
Automated tests flagged this fine-tuning job as including materials that are potentially inconsistent with Anthropic's third-party license terms. Please contact support.
Wenn Sie auf den oben genannten Fehler stoßen, stellen Sie sicher, dass Ihr Schulungsdatensatz keine Inhalte enthält, die nicht den Nutzungsrichtlinien von Anthropic entsprechen. Wenn das Problem weiterhin besteht, wenden Sie sich an. Support
Interner Fehler
Encountered an unexpected error when processing the request, please try again
Wenn der vorherige Fehler auftritt, liegt möglicherweise ein Problem mit dem Dienst vor. Versuchen Sie erneut, den Auftrag auszuführen. Wenn das Problem weiterhin besteht, wenden Sie sich an Support.