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.
Beheben häufig auftretender Einrichtungsprobleme
Erfahren Sie mehr über häufig auftretende Probleme bei der Fehlerbehebung.
Ausführbare Datei namens „groff“ konnte nicht gefunden werden
Wenn Sie den verwenden AWS CLI, tritt möglicherweise der folgende Fehler auf:Could not find
executable named 'groff'.
Wenn Sie einen Mac verwenden, können Sie dieses Problem mit dem folgenden Befehl beheben:
brew install groff
Verwenden Sie auf einem Linux-System die folgenden Befehle:
sudo apt-get update -y sudo apt-get install groff -y
Befehl nicht gefunden: jq
Beim Erstellen Ihrer JSON-Datei mit der AuthZ-Berechtigungsrichtlinie wird möglicherweise folgende Fehlermeldung angezeigt: jq: command not found.
Wenn Sie einen Mac verwenden, können Sie dieses Problem mit dem folgenden Befehl beheben:
brew install jq
Verwenden Sie auf einem Linux-System die folgenden Befehle:
sudo apt-get update -y sudo apt-get install jq -y
AWS Installationsgeschwindigkeiten des MLFlow-Plugins
Die Installation des AWS MLflow-Plugins kann mehrere Minuten dauern, wenn Sie eine Mac-Python-Umgebung verwenden.
UnsupportedModelRegistryStoreURIException
Wenn UnsupportedModelRegistryStoreURIException angezeigt wird, gehen Sie folgendermaßen vor:
Starten Sie Ihren Jupyter-Notebook-Kernel neu.
-
Installieren Sie das AWS MLflow-Plugin erneut:
!pip install --force-reinstall sagemaker-mlflow
Nicht unterstützte MLflow-Funktionen
Einige Funktionen, die in Open-Source-MLflow verfügbar sind, werden in MLflow, das von Amazon SageMaker AI verwaltet wird, nicht unterstützt.
Die folgenden Funktionen werden derzeit nicht unterstützt:
-
MLflow AI Gateway
— Das MLflow AI Gateway zur Verwaltung von Verbindungen zu LLM-Anbietern ist nicht verfügbar. -
LLM-Juroren und Punktezähler
— Built-in Richter und benutzerdefinierte Juroren werden nicht unterstützt. Code-based Die Scorer arbeiten weiterhin wie erwartet. -
Prompt-Optimierung
— Eine automatische Prompt-Optimierung ist nicht verfügbar. -
OpenTelemetry Integration
— Der Endpunkt für die Erfassung von OTEL-compatible Traces ist nicht verfügbar.
Wenn Sie versuchen, diese Funktionen zu verwenden, können fehlende Benutzeroberflächenelemente oder unerwartete Fehler auftreten. Dies ist das erwartete Verhalten in der von Amazon SageMaker AI verwalteten Umgebung.
