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# 推論パイプラインのトラブルシューティング
推論パイプラインの問題のトラブルシューティングを行うには、CloudWatch のログとエラーメッセージを使います。Amazon SageMaker AI の組み込みアルゴリズムを含むパイプラインでカスタム Docker イメージを使っている場合は、許可の問題も発生する可能性があります。必要な許可を付与するには、Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) ポリシーを作成します。
**Topics**
+ [推論パイプラインの Amazon ECR アクセス許可のトラブルシューティングを行う](#inference-pipeline-troubleshoot-permissions)
+ [CloudWatch のログを使って SageMaker AI 推論パイプラインのトラブルシューティングを行う](#inference-pipeline-troubleshoot-logs)
+ [エラーメッセージを使用して推論パイプラインをトラブルシューティングする](#inference-pipeline-troubleshoot-errors)
## 推論パイプラインの Amazon ECR アクセス許可のトラブルシューティングを行う
[SageMaker AI 組み込みアルゴリズム](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sagemaker-algo-docker-registry-paths.html)を含むパイプラインでカスタム Docker イメージを使う場合は、[Amazon ECR ポリシー](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECR/latest/userguide/what-is-ecr.html)が必要です。このポリシーは、SageMaker AI にイメージをプルする許可を、Amazon ECR リポジトリが付与できるようにします。このポリシーには以下のアクセス許可が含まれています。
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Sid": "allowSageMakerToPull",
"Effect": "Allow",
"Principal": {
"Service": "sagemaker.amazonaws.com"
},
"Action": [
"ecr:GetDownloadUrlForLayer",
"ecr:BatchGetImage",
"ecr:BatchCheckLayerAvailability"
],
"Resource": "*"
}
]
}
```
------
## CloudWatch のログを使って SageMaker AI 推論パイプラインのトラブルシューティングを行う
SageMaker AI は、Amazon CloudWatch に推論パイプラインをデプロイするエンドポイントの、各コンテナのコンテナログを次のパスに発行します。
```
/aws/sagemaker/Endpoints/{EndpointName}/{Variant}/{InstanceId}/{ContainerHostname}
```
例えば、このエンドポイントのログは、次のロググループとストリームに発行されます。
```
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
```
*ログストリーム*は、同じソースを共有する一連のログイベントです。CloudWatch に記録される個別のログソースは、個別にログストリーミングを構成します。*ロググループ*は、保持、モニタリング、アクセス制御について同じ設定を共有するログストリームのグループです。
**ロググループとストリームを表示するには**
1. CloudWatch コンソールの [https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/) を開いてください。
1. ナビゲーションページで [**Logs**] (ログ) を選択します。
1. [**ロググループ**] で、**MyInferencePipelinesEndpoint** をフィルタリングします。
![\[推論パイプラインエンドポイントでフィルタリングされた CloudWatch ロググループ。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/pipeline-log-group-filter.png)
1. ログストリームを表示するには、CloudWatch の **[Log Groups]** (ロググループ) ページで [**MyInferencePipelinesEndpoint**] を選択し、**[Search Log Group]** (ロググループの検索) を選択します。
![\[推測パイプライン用の CloudWatch ログストリーム。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/pipeline-log-streams-2.png)
SageMaker AI が発行するログのリストについては、「[推論パイプラインのログとメトリクス](inference-pipeline-logs-metrics.md)」を参照してください。
## エラーメッセージを使用して推論パイプラインをトラブルシューティングする
推論パイプラインのエラーメッセージは、失敗したコンテナを示します。
SageMaker AI によるエンドポイントの呼び出し中にエラーが発生した場合、サービスは、失敗したコンテナを示す `ModelError` (エラーコード 424) を返します。リクエストペイロード (前のコンテナからのレスポンス) が 5 MB の制限を超えると、SageMaker AI は次のような詳細なエラーメッセージを返します。
MyContainerName1 からステータスコード 200 のレスポンスを受信しました。ただし、MyContainerName1 から MyContainerName2 へのリクエストペイロードは 6,000,000 バイトで、これは最大制限の 5 MB を超えています。
``
エンドポイントの作成中にコンテナが ping ヘルスチェックに失敗した場合は、SageMaker AI は `ClientError` を返し、最後のヘルスチェックで ping チェックに失敗したすべてのコンテナを示します。