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예약된 노트북 작업이 실행될 때 발생할 수 있는 오류를 디버깅하려면 이 문제 해결 가이드를 참조하세요.
작업 정의가 작업을 생성하지 않음
작업 정의가 작업을 시작하지 않으면 Amazon SageMaker Studio의 왼쪽 탐색 모음에 있는 작업 섹션에 노트북 또는 훈련 작업이 표시되지 않을 수 있습니다. 이 경우 Studio의 왼쪽 탐색 모음에 있는 Pipelines 섹션에서 오류 메시지를 찾을 수 있습니다. 각 노트북 또는 훈련 작업 정의는 실행 파이프라인에 속합니다. 다음은 노트북 작업을 시작하지 못하는 일반적인 원인입니다.
권한 누락
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작업 정의에 할당된 역할이 Amazon Eventbridge와 신뢰 관계를 갖지 않습니다. 즉, EventBridge가 역할을 맡을 수 없습니다.
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작업 정의에 할당된 역할에
SageMaker AI:StartPipelineExecution호출 권한이 없습니다. -
작업 정의에 할당된 역할에
SageMaker AI:CreateTrainingJob호출 권한이 없습니다.
EventBridge 할당량 초과
다음 예시와 같은 Put*오류가 표시되면 EventBridge 할당량을 초과한 것입니다. 이 문제를 해결하려면 미사용 EventBridge 실행 AWS Support 을 정리하거나 할당량 증가를 요청할 수 있습니다.
LimitExceededException) when calling the PutRule operation: The requested resource exceeds the maximum number allowed
EventBridge 할당량에 대한 자세한 내용은 Amazon EventBridge 할당량을 참조하세요.
파이프라인 할당량 한도 초과
다음 예시와 같은 오류가 표시되면 실행할 수 있는 파이프라인 수를 초과한 것입니다. 이 문제를 해결하려면 계정에서 사용하지 않는 파이프라인을 정리하거나 할당량을 늘리도록 AWS Support 을 요청할 수 있습니다.
ResourceLimitExceeded: The account-level service limit
'Maximum number of pipelines allowed per account' is XXX Pipelines,
with current utilization of XXX Pipelines and a request delta of 1 Pipelines.파이프라인 할당량에 대한 자세한 내용은 Amazon SageMaker AI 엔드포인트 및 할당량을 참조하세요.
훈련 작업 한도 초과
다음 예시와 같은 오류가 표시되면 실행할 수 있는 훈련 작업 수를 초과한 것입니다. 이를 해결하려면 계정의 훈련 작업 수를 줄이거나 할당량 AWS Support 증가를 요청하십시오.
ResourceLimitExceeded: The account-level service limit
'ml.m5.2xlarge for training job usage' is 0 Instances, with current
utilization of 0 Instances and a request delta of 1 Instances.
Please contact AWS support to request an increase for this limit.훈련 작업 할당량에 대한 자세한 내용은 Amazon SageMaker AI 엔드포인트 및 할당량을 참조하세요.
SparkMagic 노트북에서 자동 시각화가 비활성화됨
노트북에서 SparkMagic PySpark 커널을 사용하고 노트북을 노트북 작업으로 실행하는 경우 출력에서 자동 시각화가 비활성화되어 있는 것을 확인할 수 있습니다. 자동 시각화를 켜면 커널이 중단되므로 노트북 작업 실행기는 이 문제의 해결 방법으로 현재 자동 시각화를 비활성화합니다.
