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# Solução de problemas
Se você estiver tendo erros no Amazon SageMaker AI Batch Transform, consulte as dicas de solução de problemas a seguir.
## Max. de erros
Se você estiver recebendo erros de tempo limite máximo ao executar trabalhos de transformação em lote, tente o seguinte:
+ Comece com o registro único `[BatchStrategy](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTransformJob.html#sagemaker-CreateTransformJob-request-BatchStrategy)`, um tamanho de lote padrão (6 MB) ou menor que você especifica no parâmetro `[MaxPayloadInMB](https://docs.aws.amazon.com//sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTransformJob.html#sagemaker-CreateTransformJob-request-MaxPayloadInMB)` e um pequeno conjunto de dados de amostra. Ajuste o parâmetro de tempo limite máximo `[InvocationsTimeoutInSeconds](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ModelClientConfig.html#sagemaker-Type-ModelClientConfig-InvocationsTimeoutInSeconds)` (que tem no máximo 1 hora) até receber uma resposta de invocação bem-sucedida.
+ Depois de receber uma resposta de invocação bem-sucedida, aumente `MaxPayloadInMB` (que tem no máximo 100 MB) e os parâmetros `InvocationsTimeoutInSeconds` juntos para encontrar o tamanho máximo do lote que pode ser compatível com o tempo limite do modelo desejado. Você pode usar o registro único ou o registro múltiplo `BatchStrategy` nesta etapa.
**nota**
Exceder o limite de `MaxPayloadInMB` causa um erro. Isso pode acontecer com um grande conjunto de dados se não puder ser dividido, se o parâmetro`SplitType` estiver definido como nenhum ou se os registros individuais dentro do conjunto de dados excederem o limite.
+ (Opcional) Ajuste o parâmetro `[MaxConcurrentTransforms](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTransformJob.html#sagemaker-CreateTransformJob-request-MaxConcurrentTransforms)`, que especifica o número máximo de solicitações paralelas que podem ser enviadas a cada instância em um trabalho de transformação em lote. No entanto, o valor de `MaxConcurrentTransforms * MaxPayloadInMB` não deve exceder 100 MB.
## Saída incompleta
SageMaker A IA usa a [API Amazon S3 Multipart Upload para carregar](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/dev/uploadobjusingmpu.html) os resultados de uma tarefa de transformação em lote para o Amazon S3. Se ocorrer um erro, os resultados obtidos por upload serão removidos do Amazon S3. Em alguns casos, como em uma paralisação da rede, um multipart upload incompleto pode permanecer no Amazon S3. Um upload incompleto também pode ocorrer se você tiver vários arquivos de entrada, mas alguns deles não puderem ser processados pelo SageMaker AI Batch Transform. Os arquivos de entrada que não puderam ser processados não terão arquivos de saída correspondentes no Amazon S3.
Para evitar cobranças de armazenamento, recomendamos adicionar a [política do bucket do S3](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/dev/mpuoverview.html#mpu-abort-incomplete-mpu-lifecycle-config) às regras de ciclo de vida do bucket do S3. Essa política exclui multipart uploads incompletos que podem ser armazenados no bucket do S3. Para obter mais informações, consulte [Gerenciamento do ciclo de vida de objetos](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/dev/object-lifecycle-mgmt.html).
## Trabalho é exibido como `failed`
Se uma tarefa de transformação em lote falhar ao processar um arquivo de entrada devido a um problema com o conjunto de dados, a SageMaker IA marca a tarefa como`failed`. Se um arquivo de entrada contiver um registro inválido, o trabalho de transformação não criará um arquivo de saída para esse arquivo de entrada, pois isso impede que ele mantenha a mesma ordem nos dados transformados e no arquivo de entrada. Quando o conjunto de dados tiver vários arquivos de entrada, um trabalho de transformação continuará a processar arquivos de entrada, mesmo que ele não possa processar um dos arquivos. Os arquivos processados ainda geram resultados utilizáveis.
Se estiver usando seus próprios algoritmos, você poderá usar texto de espaço reservado, como `ERROR`, quando o algoritmo encontrar um registro inválido em um arquivo de entrada. Por exemplo, se o último registro em um conjunto de dados for inválido, o algoritmo colocará o texto do espaço reservado para esse registro no arquivo de saída.