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이 섹션에는 일반적인 오류를 파악해 방지하는 방법, 오류로 인해 생성되는 오류 메시지와 오류 해결 방법에 대한 지침이 나와 있습니다. 계속 진행하기 전에 다음 질문을 스스로 해보세요.
모델을 배포하기 전에 오류가 발생했나요? 그렇다면 Neo 컴파일 오류 문제 해결을 참조하세요.
모델을 컴파일한 후 오류가 발생했나요? 그렇다면 Neo 추론 오류 문제 해결을 참조하세요.
Ambarella 장치용 모델을 컴파일하는 중 오류가 발생했습니까? 그렇다면 Ambarella 오류 문제 해결 섹션을 참조하세요.
오류 분류 유형
이 목록에는 Neo에서 발생할 수 있는 사용자 오류가 분류되어 있습니다. 여기에는 지원되는 각 프레임워크에 대한 액세스 및 권한 오류와 로드 오류가 포함되어 있습니다. 기타 모든 오류는 시스템 오류입니다.
Neo는 종속 서비스를 통해 직접 오류를 전달합니다.
sts:AssumeRole 호출 시 액세스 거부됨
클라이언트 모델 다운로드 또는 업로드를 위해 Amazon S3 호출 시 발생하는 모든 400 오류
PassRole 오류
Neo 컴파일러가 Amazon S3에서 .tar.gz를 성공적으로 로드했다고 가정하고 tarball에 컴파일에 필요한 파일이 포함되어 있는지 확인하세요. 확인 기준은 프레임워크별로 다릅니다.
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TensorFlow: protobuf 파일(*.pb 또는 *.pbtxt)만 필요합니다. 저장된 모델의 경우 변수 폴더가 하나 필요합니다.
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Pytorch: pytorch 파일(*.pth)이 하나만 필요합니다.
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MXNET: 기호 파일(*.json)과 파라미터 파일(*.params)이 하나씩 필요합니다.
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XGBoost: XGBoost 모델 파일(*.model) 하나만 필요합니다. 입력 모델에는 크기 제한이 있습니다.
Neo 컴파일러가 Amazon S3에서 .tar.gz를 성공적으로 로드했다고 가정하고 tarball에 컴파일에 필요한 파일이 포함되어 있는지 확인하세요. 확인 기준은 다음과 같습니다.
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OperatorNotImplemented: 연산자가 구현되지 않았습니다.
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OperatorAttributeNotImplemented: 지정된 연산자의 속성이 구현되지 않았습니다.
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OperatorAttributeRequired: 속성이 내부 기호 그래프에 필요하지만 사용자 입력 모델 그래프에 나열되지 않았습니다.
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OperatorAttributeValueNotValid: 특정 연산자의 속성 값이 유효하지 않습니다.
