Behebung von Fehlern bei der Veröffentlichung von Machine-Learning-Produkten - AWS Marketplace

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Behebung von Fehlern bei der Veröffentlichung von Machine-Learning-Produkten

Dieser Abschnitt enthält Hilfe zu einigen häufigen Fehlern, die bei der Veröffentlichung Ihres Machine-Learning-Produkts auftreten können. Wenn Ihr Problem nicht aufgeführt ist, wenden Sie sich an das AWS Marketplace Seller Operations Team.

Allgemein: Ich erhalte einen 400-Fehler, wenn ich den Amazon-Ressourcennamen (ARN) meines Modellpakets oder Algorithmus in die AWS Marketplace Management Portal

Wenn Sie die SageMaker Amazon-Konsole zum Erstellen Ihrer Ressource verwendet haben, müssen Sie auf der letzten Seite des Prozesses für Dieses Modellpaket veröffentlichen in AWS Marketplace oder Ja für Diesen Algorithmus veröffentlichen in auswählen AWS Marketplace. Sie können nicht Nein wählen und sie später veröffentlichen. Wenn Sie Ja auswählen, wird das Modellpaket oder der Algorithmus nicht veröffentlicht. Es validiert jedoch Ihr Modellpaket oder Ihre Algorithmusressource, wenn sie erstellt wird, was für die Verwendung in AWS Marketplace erforderlich ist.

Wenn Sie die verwenden AWS SDK, um ein Modellpaket oder einen Algorithmus zu erstellen, stellen Sie sicher, dass der Parameter auf true gesetzt CertifyForMarketplace ist.

Nachdem Sie Ihr zertifiziertes und validiertes Modellpaket oder Ihre Algorithmusressource neu erstellt haben, fügen Sie das neue ARN in der AWS Marketplace Management Portal hinzu.

Allgemein: Ich erhalte eine 404-Fehlermeldung, wenn ich das ARN meines Modellpakets oder Algorithmus zur Datei hinzufüge AWS Marketplace Management Portal

Dieser Fehler kann aus verschiedenen Gründen auftreten:

  • Das ARN könnte ungültig sein. Stellen Sie sicher, dass Sie das Richtige verwendenARN.

    • Bei Modellpaketen ARNs sollte das ähnlich aussehen wiearn:aws:sagemaker:us-east-2:000123456789:model-package/my-model-package-name.

    • Für Algorithmen ARNs sollte das ähnlich aussehen wiearn:aws:sagemaker:us-east-2:000123456789:algorithm/my-algorithm.

  • Das Modellpaket oder die Algorithmusressource wurde nicht in derselben Weise AWS-Konto wie das Verkäuferkonto erstellt. Stellen Sie sicher, dass sich alle Ressourcen und Inhalte für die Veröffentlichung in dem Verkäuferkonto befinden, von dem aus Sie veröffentlichen.

  • Der Benutzer oder die Rolle, die Sie für die Veröffentlichung verwenden, verfügt nicht über die richtigen IAM Berechtigungen für den Zugriff auf das Modellpaket oder die Algorithmusressource. Stellen Sie sicher, dass Ihr Benutzer oder Ihre Rolle über die folgenden Berechtigungen verfügt:

    • Bei Modellpaketen muss die Aktion sagemaker:DescribeModelPackage auf der Modellpaketressource zugelassen werden.

    • Bei Algorithmen muss die Aktion sagemaker:DescribeAlgorithm auf der Algorithmusressource zulässig sein.

Allgemein: Ich erhalte die Fehlermeldung 500, wenn ich die Preise für mein Algorithmusprodukt in der AWS Marketplace Management Portal

Dieser Fehler kann auftreten, wenn Sie versuchen, eine Algorithmusressource nur mit einem Trainingsbild und ohne einem zugehörigen Inferenzbild zu veröffentlichen. Algorithmusressourcen, die am veröffentlicht werden, AWS Marketplace müssen beide Komponenten enthalten. Weitere Informationen finden Sie unter Vorbereitung Ihres Produkts in SageMaker.

Amazon SageMaker: Ich erhalte die Fehlermeldung „Client error: Access denied for registry“, wenn ich ein Modellpaket oder eine Algorithmusressource erstelle

Dieser Fehler kann auftreten, wenn das Image, das zur Erstellung des Modellpakets oder des Algorithmus verwendet wird, in einem ECRAmazon-Repository gespeichert ist, das zu einem anderen gehört AWS-Konto. Die Validierung von Modellpaketen oder Algorithmen unterstützt keine kontoübergreifenden Bilder. Kopieren Sie das Bild in ein ECR Amazon-Repository AWS-Konto , das dem gehört, das Sie für die Veröffentlichung verwenden. Fahren Sie dann mit der Erstellung der Ressource unter Verwendung des neuen Image-Speicherorts fort.

Amazon SageMaker: Ich erhalte „Not Started“ und „Client error: No scan scheduled...“ Fehlermeldungen, wenn ich ein Modellpaket oder eine Algorithmusressource erstelle

Dieser Fehler kann auftreten, wenn SageMaker ein Scan Ihres in Amazon ECR gespeicherten Docker-Container-Images nicht gestartet werden kann. Öffnen Sie in diesem Fall die ECRAmazon-Konsole, suchen Sie das Repository, in das Ihr Bild hochgeladen wurde, wählen Sie das Bild aus und wählen Sie dann Scannen.