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# 문제 해결
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Amazon SageMaker AI 배치 변환에서 오류가 발생하는 경우 다음 문제 해결 팁을 참조하세요.

## 최대 제한 시간 오류
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배치 변환 작업을 실행할 때 최대 제한 시간 오류가 발생하는 경우 다음을 시도해 보세요.
+ 먼저 단일 레코드 `[BatchStrategy](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTransformJob.html#sagemaker-CreateTransformJob-request-BatchStrategy)`, `[MaxPayloadInMB](https://docs.aws.amazon.com//sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTransformJob.html#sagemaker-CreateTransformJob-request-MaxPayloadInMB)` 파라미터에서 지정한 기본(6MB) 이하의 배치 크기, 그리고 작은 샘플 데이터세트로 시작하세요. 성공적인 간접 호출 응답을 받을 때까지 최대 제한 시간 파라미터 `[InvocationsTimeoutInSeconds](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ModelClientConfig.html#sagemaker-Type-ModelClientConfig-InvocationsTimeoutInSeconds)`(최대 1시간)를 조정하세요.
+ 간접 호출 응답을 성공적으로 받으면 `MaxPayloadInMB`(최대 100MB) 및 `InvocationsTimeoutInSeconds` 파라미터를 함께 늘려 원하는 모델 제한 시간을 지원할 수 있는 최대 배치 크기를 찾으세요. 이 단계에서는 단일 레코드 또는 다중 레코드 `BatchStrategy`을 사용할 수 있습니다.
**참고**  
`MaxPayloadInMB` 제한을 초과하면 오류가 발생합니다. 이는 분할할 수 없는 대규모 데이터세트에 대해 `SplitType` 파라미터가 없음으로 설정된 경우 또는 데이터세트 내 개별 레코드가 제한을 초과하는 경우에 발생할 수 있습니다.
+ (선택 사항) 배치 변환 작업의 각 인스턴스에 보낼 수 있는 최대 병렬 요청 수를 지정하는 `[MaxConcurrentTransforms](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTransformJob.html#sagemaker-CreateTransformJob-request-MaxConcurrentTransforms)` 파라미터를 조정합니다. 단, `MaxConcurrentTransforms * MaxPayloadInMB`의 값은 100MB를 초과할 수 없습니다.

## 불완전 출력
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SageMaker AI는 Amazon S3 [멀티파트 업로드 API](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/dev/uploadobjusingmpu.html)를 사용하여 배치 변환 작업의 결과를 Amazon S3에 업로드합니다. 오류가 발생하는 경우 업로드된 결과가 Amazon S3에서 제거됩니다. 네트워크 중단 발생 등 일부의 경우에는 불완전 멀티파트 업로드가 Amazon S3에 남아 있을 수 있습니다. 입력 파일이 여러 개 있지만 일부 파일을 SageMaker AI 배치 변환으로 처리할 수 없는 경우에도 불완전 업로드가 발생할 수 있습니다. 처리할 수 없는 입력 파일은 Amazon S3에 해당하는 출력 파일이 없습니다.

스토리지 요금이 발생하지 않도록 하려면 [S3 버킷 정책](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/dev/mpuoverview.html#mpu-abort-incomplete-mpu-lifecycle-config)을 S3 버킷 수명 주기 규칙에 추가하는 것이 좋습니다. 이 정책은 S3 버킷에 저장할 수 있는 불완전 멀티파트 업로드를 삭제합니다. 자세한 내용은 [객체 수명 주기 관리](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/dev/object-lifecycle-mgmt.html)를 참조하세요.

## 작업은 `failed`로 표시됩니다.
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데이터세트에 문제가 발생하여 배치 변환 작업이 입력 파일을 처리하지 못하는 경우 SageMaker AI는 해당 작업을 `failed`로 표시합니다. 입력 파일에 잘못된 레코드가 있는 경우 변환된 데이터에서 입력 파일과 동일한 순서를 유지할 수 없으므로 변환 작업이 해당 입력 파일의 출력 파일을 생성하지 않습니다. 데이터세트에 입력 파일이 여러 개 있는 경우 변환 작업이 입력 파일을 처리하지 못하더라도 계속 처리합니다. 처리된 파일은 사용 가능한 결과를 생성합니다.

기존 보유 알고리즘을 사용하는 경우 알고리즘이 입력 파일에서 잘못된 레코드를 찾으면 `ERROR`와 같은 자리 표시자 텍스트를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터세트의 마지막 레코드가 잘못된 경우에는 알고리즘이 자리 표시자 텍스트를 출력 파일의 해당 레코드에 배치합니다.