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故障排除
如果您在 Amazon A SageMaker I Batch Transform 中遇到错误，请参阅以下疑难解答提示。
最大超时错误数
如果您在运行批量转换作业时遇到最大超时错误，请尝试以下方法：
从单条记录
BatchStrategy开始，批处理大小采用默认值 (6 MB) 或您在MaxPayloadInMB参数中指定的更小值，并使用小样本数据集。优化最大超时参数InvocationsTimeoutInSeconds（最大值为 1 小时），直到收到成功的调用响应。在收到成功的调用响应后，将
MaxPayloadInMB（最大值为 100 MB）和InvocationsTimeoutInSeconds参数一起增加，以找到可支持所需模型超时的最大批处理大小。您可以在此步骤中使用单条记录或多条记录的BatchStrategy。注意
超过
MaxPayloadInMB限制会导致出错。如果大数据集无法拆分、SplitType参数设置为 none 或数据集内单个记录超过限制，则可能会出现此情况。（可选）调整
MaxConcurrentTransforms参数，该参数指定可发送到批量转换作业中的每个实例的最大并行请求数。但是，MaxConcurrentTransforms * MaxPayloadInMB的值不得超过 100 MB。
输出不完整
SageMaker AI 使用 Amazon S3 分段上传 API 将批量转换任务的结果上传到 Amazon S3。如果出现错误，则系统会从 Amazon S3 中删除上传的结果。在某些情况下（如发生网络中断时），未完成的分段上传可能会保留在 Amazon S3 中。如果您有多个输入文件，但是 SageMaker AI Batch Transform 无法处理其中一些文件，也可能导致上传不完整。无法处理的输入文件在 Amazon S3 中将不会有相应的输出文件。
为避免产生存储费用，我们建议您将 S3 存储桶策略添加到 S3 存储桶生命周期规则中。此策略会删除可能存储在 S3 存储桶中的未完成分段上传。有关更多信息，请参阅对象生命周期管理。
作业显示为 failed
如果批处理转换作业由于数据集问题而无法处理输入文件， SageMaker AI 会将该作业标记为failed。如果输入文件包含错误记录，则转换作业不会为该输入文件创建输出文件，因为这样做的话，将无法与输入文件中的转换后数据保持相同的顺序。当数据集具有多个输入文件时，即使转换作业无法处理其中一个输入文件，它也会继续处理这些文件。处理后的文件仍会生成可用的结果。
如果您使用的是自己的算法，则当算法在输入文件中找到错误记录时，您可以使用占位符文本，如 ERROR。例如，如果数据集中的最后一条记录是错误的，算法会在输出文件中放入占位符文本来替代该记录。
