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Débogage d’un entraînement de modèle en échec

Il est possible que vous rencontriez des erreurs lors de l’entraînement d’un modèle. Amazon Rekognition Custom Labels signale des erreurs d'entraînement dans la console et dans la réponse de. DescribeProjectVersions

Les erreurs sont soit définitives (l’entraînement ne peut pas continuer), soit non définitives (l’entraînement peut continuer). Concernant les erreurs liées au contenu des jeux de données d’entraînement et de test, vous pouvez télécharger les résultats de validation (un récapitulatif du manifeste et des manifestes de validation des entraînements et des tests). Utilisez les codes d’erreur figurant dans les résultats de validation pour obtenir plus d’informations dans cette section. Cette section fournit également des informations sur les erreurs dans les fichiers manifestes (erreurs définitives survenant avant que le contenu du fichier manifeste soit validé).

Vous pouvez corriger certaines erreurs à l’aide de la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition. D’autres erreurs peuvent vous obliger à mettre à jour les fichiers manifestes d’entraînement ou de test. Vous aurez peut-être besoin d’apporter d’autres modifications, par exemple aux autorisations IAM. Pour plus d’informations, consultez la documentation relative aux erreurs individuelles.

Erreurs définitives

Les erreurs définitives interrompent l’entraînement d’un modèle. Il existe 3 catégories d’erreurs définitives d’entraînement : les erreurs de service, les erreurs de fichier manifeste et les erreurs de contenu de manifeste.

Dans la console, la fonctionnalité Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition affiche les erreurs définitives d’un modèle dans la colonne Message d’état de la page des projets. Le tableau de bord de gestion de projet affiche la liste des projets avec le nom, les versions, la date de création, les performances du modèle et un message d'état indiquant l'état du modèle, tel que la formation terminée ou échouée

Si vous utilisez le AWS SDK, vous pouvez savoir si une erreur du fichier manifeste du terminal ou une erreur de contenu du manifeste du terminal s'est produite en consultant la réponse de. DescribeProjectVersions Dans ce cas, la valeur Status est TRAINING_FAILED et le champ StatusMessage contient l’erreur.

Erreurs de service

Des erreurs définitives de service se produisent quand Amazon Rekognition rencontre un problème de service et ne peut pas poursuivre l’entraînement. Par exemple, la défaillance d’un autre service dont dépend la fonctionnalité Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition. La fonctionnalité Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition signale les erreurs de service dans la console quand Amazon Rekognition rencontre un problème de service. Si vous utilisez le AWS SDK, les erreurs de service survenant pendant l'entraînement sont signalées comme une InternalServerError exception par CreateProjectVersionet DescribeProjectVersions.

En cas d’erreur de service, réessayez d’entraîner le modèle. Si l’entraînement continue d’échouer, contactez AWS Support et incluez toute information signalée avec l’erreur de service.

Liste des erreurs du fichier manifeste du terminal

Les erreurs de fichier manifeste sont des erreurs définitives présentes dans les jeux de données d’entraînement et de test, qui se produisent au niveau du fichier ou sur plusieurs fichiers. Elles sont détectées avant que le contenu des jeux de données d’entraînement et de test soit validé. Les erreurs de fichier manifeste empêchent le signalement des erreurs de validation non définitives. Par exemple, un fichier manifeste vide génère une erreur The manifest file is empty. Le fichier étant vide, aucune erreur de validation de ligne JSON non définitive ne peut être signalée. Le récapitulatif du manifeste n’est pas non plus créé.

Vous devez corriger les erreurs du fichier manifeste avant de pouvoir entraîner votre modèle.

La liste suivante répertorie les erreurs de fichier manifeste.

Liste des erreurs de contenu du manifeste du terminal

Les erreurs de contenu de manifeste sont des erreurs définitives liées au contenu d’un manifeste. Par exemple, si le message d’erreur Le fichier manifeste ne contient pas suffisamment d’images étiquetées par étiquette pour permettre le fractionnement automatique. s’affiche, l’entraînement ne peut pas se terminer, car le jeu de données d’entraînement ne contient pas suffisamment d’images étiquetées pour créer un jeu de données de test.

En plus d’être signalée dans la console et dans la réponse DescribeProjectVersions, l’erreur est signalée dans le récapitulatif du manifeste avec toute autre erreur définitive de contenu. Pour plus d’informations, consultez Présentation du récapitulatif du manifeste.

Les erreurs non définitives de ligne JSON sont également signalées dans des manifestes distincts de résultats de validation des entraînements et des tests. Les erreurs non définitives de ligne JSON détectées par la fonctionnalité Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition ne sont pas nécessairement liées aux erreurs de contenu de manifeste qui interrompent l’entraînement. Pour plus d’informations, consultez Présentation des manifestes de résultats de validation des entraînements et des tests.

Vous devez corriger les erreurs de fichier manifeste avant de pouvoir entraîner votre modèle.

Les messages d’erreur relatifs aux erreurs de contenu de manifeste sont les suivants.

Liste des erreurs de validation de ligne JSON non terminales

Les erreurs de validation de ligne JSON sont des erreurs non définitives qui n’obligent pas la fonctionnalité Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition à arrêter l’entraînement d’un modèle.

Les erreurs de validation de ligne JSON ne s’affichent pas dans la console.

Dans les jeux de données d’entraînement et de test, une ligne JSON représente les informations d’entraînement ou de test d’une seule image. Les erreurs de validation dans une ligne JSON, comme une image non valide, sont signalées dans les manifestes de validation des entraînements et des tests. La fonctionnalité Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition termine l’entraînement en utilisant les autres lignes JSON valides du manifeste. Pour plus d’informations, consultez Présentation des manifestes de résultats de validation des entraînements et des tests. Pour plus d’informations sur les règles de validation, consultez Règles de validation des fichiers manifestes.

Nous vous recommandons de corriger également les erreurs non définitives de ligne JSON, car elles peuvent potentiellement provoquer de futures erreurs ou avoir un impact sur l’entraînement de votre modèle.

La fonctionnalité Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition peut générer les erreurs non définitives de validation de ligne JSON suivantes.