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문제 해결 가이드

예약된 노트북 작업이 실행될 때 발생할 수 있는 오류를 디버깅하려면 이 문제 해결 가이드를 참조하세요.

작업 정의가 작업을 생성하지 않음

작업 정의가 작업을 시작하지 않는 경우 다음과 같은 가능한 원인을 참조하세요.

권한 누락

EventBridge 할당량 초과

다음 예제와 같은 Put* 오류가 표시되면 할당량을 초과한 것입니다 EventBridge. 이를 해결하려면 미사용 EventBridge 실행을 정리하거나 할당량을 늘리 AWS Support 도록 요청할 수 있습니다.

LimitExceededException) when calling the PutRule operation: 
The requested resource exceeds the maximum number allowed

EventBridge 할당량에 대한 자세한 내용은 Amazon 할당 EventBridge 량 섹션을 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 엔드포인트 및 할당량 섹션을 참조하세요.

훈련 작업 한도 초과

다음 예시와 같은 오류가 표시되면 실행할 수 있는 훈련 작업 수를 초과한 것입니다. 이 문제를 해결하려면 계정의 훈련 작업 수를 줄이거나 할당량 AWS Support 증가를 요청하세요.

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 엔드포인트 및 할당량 섹션을 참조하세요.

SparkMagic 노트북에서 자동 시각화 비활성화

노트북에서 SparkMagic PySpark 커널을 사용하고 노트북을 노트북 작업으로 실행하는 경우 출력에서 자동 시각화가 비활성화되어 있을 수 있습니다. 자동 시각화를 켜면 커널이 중단되므로 노트북 작업 실행기는 현재 자동 시각화를 해결 방법으로 비활성화합니다.