Beheben von NEO-Kompilierungsfehlern - Amazon SageMaker KI
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Beheben von NEO-Kompilierungsfehlern

Dieser Abschnitt enthält Informationen dazu, wie Sie häufige Fehler verstehen und verhindern können, welche Fehlermeldungen sie generieren und wie Sie diese Fehler beheben können.

Wie benutzt man diese Seite

Versuchen Sie, Ihren Fehler zu beheben, indem Sie diese Abschnitte in der folgenden Reihenfolge durchgehen:

  1. Vergewissern Sie sich, dass die Eingabe Ihres Kompilierungsauftrags die Eingabeanforderungen erfüllt. Siehe Welche Formen der Eingabedaten erwartet SageMaker Neo?

  2. Überprüfen Sie häufig auftretende Framework-spezifische Fehler.

  3. Prüfen Sie, ob es sich bei Ihrem Fehler um einen Infrastrukturfehler handelt.

  4. Prüfen Sie Ihr Kompilierungsprotokoll.

Fehler Lösung

InputConfiguration: No h5 file provided in <model path>

Überprüfen Sie, ob sich Ihre h5-Datei in dem von URI Ihnen angegebenen Amazon S3 befindet.

Oder

Überprüfen Sie, ob die H5-Datei korrekt formatiert ist.

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

Vergewissern Sie sich, dass Sie nur eine h5 Datei bereitstellen.

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

Überprüfen Sie, ob die von Ihnen angegebene Keras-Version unterstützt wird. Siehe, unterstützte Frameworks für Cloud-Instances und Edge-Geräte.

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

Vergewissern Sie sich, dass Ihre Modelleingabe dem NCHW Format entspricht. Weitere Informationen findest du unter Welche Formen der Eingabedaten erwartet SageMaker Neo?

Fehler Lösung

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

SageMaker Neo wählt die erste Parameterdatei aus, die für die Kompilierung angegeben wurde.

Fehler Lösung

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

Stellen Sie sicher, dass Sie nur eine .pb- oder .pbtxt-Datei angeben.

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

Stellen Sie sicher, dass Sie nur eine .pb- oder .pbtxt-Datei angeben.

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>}

Vergewissern Sie sich, dass der von Ihnen gewählte Operator unterstützt wird. Siehe Von SageMaker Neo unterstützte Frameworks und Operatoren.

Fehler Lösung

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.

Führen Sie eine der folgenden Aufgaben aus:

  • Geben Sie den Namen und die Form der erwarteten Eingaben an, indem Sie in Ihrer Kompilierungsanfrage eine DataInputConfig Definition angeben.

  • Untersuchen Sie den Fehler in Amazon CloudWatch Logs. Überprüfen Sie die /aws/sagemaker/CompilationJobs Protokollgruppe und suchen Sie nach einem Protokollstream mit dem Namen compilationJobName/model-info-extraction.

Infrastrukturfehler

Fehler Lösung

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

Überprüfen Sie den Amazon S3, den URI Sie bereitgestellt haben.

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

Erstellen Sie eine Amazon-S3-Bucket, der sich in derselben Region wie der Service befindet.

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

Vergewissern Sie sich, dass Ihr Modell in Amazon S3 in eine tar.gz Datei komprimiert ist.

Überprüfen Sie Ihr Kompilierungsprotokoll

  1. Navigieren Sie zu Amazon CloudWatch unter https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/.

  2. Wählen Sie in der Dropdown-Liste oben rechts die Region aus, in der Sie den Kompilierungsauftrag erstellt haben.

  3. Wählen Sie im Navigationsbereich von Amazon CloudWatch Logs aus. Wählen Sie Protokollgruppe aus.

  4. Suchen Sie nach der Protokollgruppe mit dem Namen /aws/sagemaker/CompilationJobs. Wählen Sie die -Protokollgruppe aus.

  5. Suchen Sie nach dem Protokollstream, der nach dem Namen des Kompilierungsauftrags benannt ist. Wählen Sie die Protokollstream aus.