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# Résolution des problèmes de pipelines d'inférence
Pour résoudre les problèmes liés au pipeline d'inférence, utilisez les CloudWatch journaux et les messages d'erreur. Si vous utilisez des images Docker personnalisées dans un pipeline qui inclut des algorithmes intégrés à Amazon SageMaker AI, vous pouvez également rencontrer des problèmes d'autorisations. Pour accorder les autorisations requises, créez une politique Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR).
**Topics**
+ [Résolution des problèmes d'autorisations Amazon ECR pour les pipelines d'inférence](#inference-pipeline-troubleshoot-permissions)
+ [Utiliser CloudWatch les journaux pour résoudre les problèmes liés aux pipelines d'inférence SageMaker basés sur l'IA](#inference-pipeline-troubleshoot-logs)
+ [Utilisation des messages d'erreur pour résoudre les problèmes de pipelines d'inférence.](#inference-pipeline-troubleshoot-errors)
## Résolution des problèmes d'autorisations Amazon ECR pour les pipelines d'inférence
Lorsque vous utilisez des images Docker personnalisées dans un pipeline qui inclut des [algorithmes intégrés à l'SageMaker IA](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sagemaker-algo-docker-registry-paths.html), vous avez besoin d'une politique [Amazon ECR.](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECR/latest/userguide/what-is-ecr.html) Cette politique permet à votre référentiel Amazon ECR d'autoriser l' SageMaker IA à extraire l'image. La stratégie doit ajouter les autorisations suivantes :
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Sid": "allowSageMakerToPull",
"Effect": "Allow",
"Principal": {
"Service": "sagemaker.amazonaws.com"
},
"Action": [
"ecr:GetDownloadUrlForLayer",
"ecr:BatchGetImage",
"ecr:BatchCheckLayerAvailability"
],
"Resource": "*"
}
]
}
```
------
## Utiliser CloudWatch les journaux pour résoudre les problèmes liés aux pipelines d'inférence SageMaker basés sur l'IA
SageMaker AI publie les journaux des conteneurs pour les points de terminaison qui déploient un pipeline d'inférence vers Amazon CloudWatch sur le chemin suivant pour chaque conteneur.
```
/aws/sagemaker/Endpoints/{EndpointName}/{Variant}/{InstanceId}/{ContainerHostname}
```
Par exemple, les journaux pour ce point de terminaison sont publiés dans les flux et les groupes de journaux suivants :
```
EndpointName: MyInferencePipelinesEndpoint
Variant: MyInferencePipelinesVariant
InstanceId: i-0179208609ff7e488
ContainerHostname: MyContainerName1 and MyContainerName2
```
```
logGroup: /aws/sagemaker/Endpoints/MyInferencePipelinesEndpoint
logStream: MyInferencePipelinesVariant/i-0179208609ff7e488/MyContainerName1
logStream: MyInferencePipelinesVariant/i-0179208609ff7e488/MyContainerName2
```
Un *flux de journaux* est une séquence d'événements de journaux qui partagent la même source. Chaque source distincte de connexions CloudWatch constitue un flux de journaux distinct. Un *groupe de journaux* est un groupe de flux de journaux qui partagent les mêmes paramètres de conservation, de surveillance et de contrôle d’accès.
**Pour voir les flux et les groupes de journaux**
1. Ouvrez la CloudWatch console à l'adresse [https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/).
1. Dans la page de navigation, choisissez **Logs (Journaux)**.
1. Dans **Groupes de journaux**, filtrez sur **MyInferencePipelinesEndpoint** :
![\[Les groupes de CloudWatch journaux ont été filtrés en fonction du point de terminaison du pipeline d'inférence.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/sagemaker/latest/dg/images/pipeline-log-group-filter.png)
1. Pour voir les flux de journaux, sur la page **Groupes de CloudWatch journaux**, choisissez**MyInferencePipelinesEndpoint**, puis **Rechercher un groupe de journaux**.
![\[Le flux de CloudWatch log du pipeline d'inférence.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/sagemaker/latest/dg/images/pipeline-log-streams-2.png)
Pour obtenir la liste des journaux publiés par SageMaker AI, consultez[Journaux et métriques des pipelines d’inférence](inference-pipeline-logs-metrics.md).
## Utilisation des messages d'erreur pour résoudre les problèmes de pipelines d'inférence.
Les messages d'erreur des pipelines d'inférence indiquent les conteneurs qui ont échoué.
Si une erreur se produit alors que l' SageMaker IA appelle un point de terminaison, le service renvoie un `ModelError` (code d'erreur 424), qui indique quel conteneur a échoué. Si la charge utile de la demande (la réponse du conteneur précédent) dépasse la limite de 5 Mo, SageMaker AI fournit un message d'erreur détaillé, tel que :
Réponse reçue de MyContainerName 1 avec le code d'état 200. Cependant, la charge utile de la demande comprise entre MyContainerName 1 et MyContainerName 2 est de 600 000 octets, ce qui dépasse la limite maximale de 5 Mo.
``
Si un conteneur échoue à la vérification de l'état du ping alors que l' SageMaker IA crée un point de terminaison, il renvoie un `ClientError` et indique tous les conteneurs qui ont échoué à la vérification du ping lors du dernier contrôle d'état.