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Cette section récapitule les erreurs que vous pourriez rencontrer et indique les points à vérifier le cas échéant.
Problèmes d’autorisations
Si vous rencontrez un problème avec les autorisations d’accès à un compartiment Amazon S3, vérifiez que les critères suivants sont remplis :
-
Si le compartiment Amazon S3 utilise une clé CM-KMS pour le chiffrement côté serveur, assurez-vous que le rôle IAM transmis à Amazon Bedrock dispose d'
kms:Decrypt
autorisations pour la clé. AWS KMS Par exemple, voir Autoriser un utilisateur à chiffrer et déchiffrer avec n'importe quelle AWS KMS clé d'un compte spécifique. AWS -
Le compartiment Amazon S3 se trouve dans la même région que la tâche de personnalisation du modèle Amazon Bedrock.
-
La politique d’approbation des rôles IAM inclut le service SP (
bedrock.amazonaws.com
).
Les messages suivants indiquent des problèmes liés aux autorisations d’accès aux données d’entraînement ou de validation dans un compartiment Amazon S3 :
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
Si vous rencontrez l'une des erreurs ci-dessus, vérifiez que le rôle IAM transmis au service dispose s3:GetObject
des s3:ListBucket
autorisations nécessaires pour l'ensemble de données de formation et de validation Amazon S3 URIs.
Le message suivant indique des problèmes liés aux autorisations d’écriture des données de sortie dans un compartiment Amazon S3 :
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
Si vous rencontrez l’erreur ci-dessus, vérifiez que le rôle IAM transmis au service dispose d’autorisations s3:PutObject
pour l’URI des données de sortie Amazon S3.
Problèmes liés aux données
Les erreurs suivantes sont liées à des problèmes liés aux fichiers de données d’entraînement, de validation ou de sortie :
Format de fichier non valide
Unable to parse Amazon S3 file: fileName.jsonl
. Data files must conform to JSONL format.
Si vous rencontrez l’erreur ci-dessus, vérifiez que les conditions suivantes sont satisfaites :
-
Chaque ligne est au format JSON.
-
Chaque JSON possède deux clés, an
input
et anoutput
, et chaque clé est une chaîne. Par exemple :{ "input": "this is my input", "output": "this is my output" }
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Aucune nouvelle ligne ou ligne vide n’a été ajoutée.
Quota de caractères dépassé
Input size exceeded in file fileName.jsonl
for record starting with...
Si vous rencontrez une erreur commençant par le texte ci-dessus, assurez-vous que le nombre de caractères est conforme au quota de caractères dans Préparation des jeux de données.
Nombre de jetons dépassé
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
Si vous rencontrez une erreur similaire à celle de l’exemple précédent, assurez-vous que le nombre de jetons est conforme au quota de jetons indiqué dans Préparation des jeux de données.
Termes de licence tiers et problèmes de politique
Les erreurs suivantes sont liées aux conditions de licence des tiers et à leurs politiques :
Mise au point de matériaux incompatibles avec les termes de licence d'un tiers
Automated tests flagged this fine-tuning job as including materials that are potentially inconsistent with Anthropic's third-party license terms. Please contact support.
Si vous rencontrez l'erreur ci-dessus, assurez-vous que votre ensemble de données d'entraînement ne contient aucun contenu incompatible avec les politiques d'utilisation d'Anthropic. Si le problème persiste, contactez Support.
Erreur interne
Encountered an unexpected error when processing the request, please try again
Si vous rencontrez l’erreur ci-dessus, il se peut qu’il y ait un problème avec le service. Soumettez la tâche à une nouvelle tentative. Si le problème persiste, contactez Support.