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Risoluzione dei problemi di configurazione comuni
Scopri come risolvere i problemi più comuni.
Impossibile trovare l’eseguibile denominato “groff”
Quando usi il AWS CLI, potresti riscontrare il seguente errore:. Could not find
executable named 'groff'
Se utilizzi un Mac, puoi risolvere questo problema con il seguente comando:
brew install groff
In un sistema Linux, utilizza il seguente comando:
sudo apt-get update -y sudo apt-get install groff -y
Comando non trovato: jq
Durante la creazione del file JSON della policy di autorizzazioni AuthZ, potresti riscontrare il seguente errore: jq: command not found.
Se utilizzi un Mac, puoi risolvere questo problema con il seguente comando:
brew install jq
In un sistema Linux, utilizza il seguente comando:
sudo apt-get update -y sudo apt-get install jq -y
AWS Velocità di installazione del plug-in MLFlow
L'installazione del plug-in AWS MLFlow può richiedere diversi minuti quando si utilizza un ambiente Mac Python.
UnsupportedModelRegistryStoreURIException
Se viene visualizzato il messaggio di errore UnsupportedModelRegistryStoreURIException, effettua le operazioni seguenti:
Riavviare il kernel del notebook Jupyter.
-
Reinstalla il plugin MLFlow AWS :
!pip install --force-reinstall sagemaker-mlflow
Funzionalità MLFlow non supportate
Alcune funzionalità disponibili in MLFlow open source non sono supportate in MLFlow gestito da Amazon SageMaker AI.
Le seguenti funzionalità non sono attualmente supportate:
-
MLFlow AI Gateway
— Il MLFlow AI Gateway per la gestione delle connessioni ai provider LLM non è disponibile. -
Giudici e marcatori LLM: giudici e Built-in giudici
personalizzati non sono supportati. Code-based i marcatori continuano a lavorare come previsto. -
Ottimizzazione dei prompt: l'ottimizzazione
automatica dei prompt non è disponibile. -
OpenTelemetry Integrazione
: l'endpoint di inserimento delle OTEL-compatible tracce non è disponibile.
Se tenti di utilizzare queste funzionalità, potresti riscontrare elementi dell'interfaccia utente mancanti o errori imprevisti. Questo è il comportamento previsto nell'ambiente gestito di Amazon SageMaker AI.
