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# Beheben Sie Neo-Inferenz-Fehler
<a name="neo-troubleshooting-inference"></a>

Dieser Abschnitt enthält Informationen darüber, wie Sie einige der häufigsten Fehler verhindern und beheben können, die beim and/or Aufrufen des Endpunkts bei der Bereitstellung auftreten können. Dieser Abschnitt bezieht sich auf **PyTorch 1.4.0 oder höher** und **MXNetv1.7.0** oder höher. 
+ Stellen Sie sicher, dass die erste Inferenz (Aufwärminferenz) auf gültige Eingabedaten in `model_fn()` erfolgt ist, falls Sie ein `model_fn` in Ihrem Inferenzskript definiert haben. Andernfalls wird beim Aufruf von [https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/inference/predictors.html#sagemaker.predictor.Predictor.predict](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/inference/predictors.html#sagemaker.predictor.Predictor.predict) möglicherweise die folgende Fehlermeldung auf dem Terminal angezeigt: 

  ```
  An error occurred (ModelError) when calling the InvokeEndpoint operation: Received server error (0) from <users-sagemaker-endpoint> with message "Your invocation timed out while waiting for a response from container model. Review the latency metrics for each container in Amazon CloudWatch, resolve the issue, and try again."                
  ```
+ Stellen Sie sicher, dass die Umgebungsvariablen in der folgenden Tabelle gesetzt sind. Wenn sie nicht gesetzt sind, wird möglicherweise die folgende Fehlermeldung angezeigt: 

  **Auf dem Terminal:**

  ```
  An error occurred (ModelError) when calling the InvokeEndpoint operation: Received server error (503) from <users-sagemaker-endpoint> with message "{ "code": 503, "type": "InternalServerException", "message": "Prediction failed" } ".
  ```

  **In: CloudWatch**

  ```
  W-9001-model-stdout com.amazonaws.ml.mms.wlm.WorkerLifeCycle - AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'transform'
  ```    
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/sagemaker/latest/dg/neo-troubleshooting-inference.html)
+ Stellen Sie sicher, dass die `MMS_DEFAULT_RESPONSE_TIMEOUT` Umgebungsvariable bei der Erstellung des Amazon SageMaker AI-Modells auf 500 oder einen höheren Wert gesetzt ist. Andernfalls wird möglicherweise die folgende Fehlermeldung auf dem Terminal angezeigt: 

  ```
  An error occurred (ModelError) when calling the InvokeEndpoint operation: Received server error (0) from <users-sagemaker-endpoint> with message "Your invocation timed out while waiting for a response from container model. Review the latency metrics for each container in Amazon CloudWatch, resolve the issue, and try again."
  ```