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Solución de problemas de configuración comunes
Explore los problemas más comunes de solución de problemas.
No se ha podido encontrar el ejecutable denominado groff
Al usar el AWS CLI, es posible que encuentre el siguiente error:. Could not find
executable named 'groff'
Si utiliza un Mac, puede resolver este problema con el siguiente comando:
brew install groff
En un equipo con Linux, utilice los siguientes comandos:
sudo apt-get update -y sudo apt-get install groff -y
No se ha encontrado el comando: jq
Al crear el archivo JSON de política de permisos de AuthZ, es posible que aparezca el siguiente error: jq: command not found.
Si utiliza un Mac, puede resolver este problema con el siguiente comando:
brew install jq
En un equipo con Linux, utilice los siguientes comandos:
sudo apt-get update -y sudo apt-get install jq -y
AWS Velocidades de instalación del complemento MLflow
La instalación del complemento AWS MLflow puede tardar varios minutos cuando se utiliza un entorno Python de Mac.
UnsupportedModelRegistryStoreURIException
Si aparece UnsupportedModelRegistryStoreURIException, haga lo siguiente:
Reinicie el kernel del cuaderno de Jupyter.
-
Vuelva a instalar el AWS complemento MLflow:
!pip install --force-reinstall sagemaker-mlflow
Funciones de MLflow no compatibles
Algunas funciones disponibles en MLflow de código abierto no son compatibles con MLflow gestionado por Amazon SageMaker AI.
Actualmente, no se admiten las siguientes funciones:
-
Puerta de enlace MLflow AI: la puerta
de enlace MLflow AI para administrar las conexiones con los proveedores de LLM no está disponible. -
Jueces y goleadores de LLM
: no se admiten Built-in jueces ni jueces personalizados. Code-based los goleadores siguen funcionando como se esperaba. -
Optimización rápida
: la optimización rápida automática no está disponible. -
OpenTelemetry Integración
: el punto final de ingesta de OTEL-compatible trazas no está disponible.
Si intentas utilizar estas funciones, es posible que falten elementos de la interfaz de usuario o que se produzcan errores inesperados. Este es el comportamiento esperado en el entorno gestionado por Amazon SageMaker AI.
