Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

# Memecahkan Masalah Kesalahan Inferensi Neo
<a name="neo-troubleshooting-inference"></a>

Bagian ini berisi informasi tentang cara mencegah dan mengatasi beberapa kesalahan umum yang mungkin Anda temui saat and/or menerapkan titik akhir. Bagian ini berlaku untuk **PyTorch 1.4.0 atau yang lebih baru dan **MXNetv1.7.0** atau** yang lebih baru. 
+ Pastikan inferensi pertama (inferensi pemanasan) pada data input yang valid dilakukan di`model_fn()`, jika Anda mendefinisikan a `model_fn` dalam skrip inferensi Anda, jika tidak, pesan kesalahan berikut dapat dilihat di terminal saat dipanggil: [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) 

  ```
  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."                
  ```
+ Pastikan bahwa variabel lingkungan dalam tabel berikut diatur. Jika tidak disetel, pesan galat berikut mungkin muncul: 

  **Di 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" } ".
  ```

  **Dalam 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/id_id/sagemaker/latest/dg/neo-troubleshooting-inference.html)
+ Pastikan variabel `MMS_DEFAULT_RESPONSE_TIMEOUT` lingkungan disetel ke 500 atau nilai yang lebih tinggi saat membuat model Amazon SageMaker AI; jika tidak, pesan kesalahan berikut mungkin terlihat di terminal: 

  ```
  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."
  ```