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# Neo 컴파일 오류 문제 해결
<a name="neo-troubleshooting-compilation"></a>

이 섹션에는 일반적인 컴파일 오류를 파악해 방지하는 방법, 오류로 인해 생성되는 오류 메시지와 오류 해결 방법에 대한 지침이 나와 있습니다.

**Topics**
+ [이 페이지 사용 방법](#neo-troubleshooting-compilation-how-to-use)
+ [프레임워크 관련 오류](#neo-troubleshooting-compilation-framework-related-errors)
+ [인프라 관련 오류](#neo-troubleshooting-compilation-infrastructure-errors)
+ [컴파일 로그를 확인하세요.](#neo-troubleshooting-compilation-logs)

## 이 페이지 사용 방법
<a name="neo-troubleshooting-compilation-how-to-use"></a>

다음 순서대로 이 섹션을 검토하여 오류를 해결해 보세요.

1. 컴파일 작업의 입력이 입력 요구 사항을 충족하는지 확인하세요. [SageMaker Neo에 필요한 입력 데이터 형태는 무엇입니까?](neo-compilation-preparing-model.md#neo-job-compilation-expected-inputs) 섹션을 참조하세요

1.  일반적인 [프레임워크별 오류](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/neo-troubleshooting-compilation.html#neo-troubleshooting-compilation-framework-related-errors)를 확인하세요.

1.  오류가 [인프라 오류](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/neo-troubleshooting-compilation.html#neo-troubleshooting-compilation-infrastructure-errors)인지 확인하세요.

1. [컴파일 로그](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/neo-troubleshooting-compilation.html#neo-troubleshooting-compilation-logs)를 확인하세요.

## 프레임워크 관련 오류
<a name="neo-troubleshooting-compilation-framework-related-errors"></a>

### Keras
<a name="neo-troubleshooting-compilation-framework-related-errors-keras"></a>


| 오류 | Solution | 
| --- | --- | 
|   `InputConfiguration: No h5 file provided in <model path>`   |   h5 파일이 지정한 Amazon S3 URI에 있는지 확인합니다. *또는* [h5 파일의 형식이 올바른지](https://www.tensorflow.org/guide/keras/save_and_serialize#keras_h5_format) 확인하세요.  | 
|   `InputConfiguration: Multiple h5 files provided, <model path>, when only one is allowed`   |  `h5` 파일을 하나만 제공하고 있는지 확인하세요.  | 
|   `ClientError: InputConfiguration: Unable to load provided Keras model. Error: 'sample_weight_mode'`   |  지정한 Keras 버전이 지원되는지 확인하세요. [클라우드 인스턴스](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/neo-supported-cloud.html) 및 [엣지 디바이스](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/neo-supported-devices-edge.html)에 지원되는 프레임워크를 참조하세요.  | 
|   `ClientError: InputConfiguration: Input input has wrong shape in Input Shape dictionary. Input shapes should be provided in NCHW format. `   |   모델 입력이 NCHW 형식을 따르는지 확인하세요. [SageMaker Neo에 필요한 입력 데이터 셰이프는 무엇입니까?](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/neo-job-compilation.html#neo-job-compilation-expected-inputs)를 참조하세요.  | 

### MXNet
<a name="neo-troubleshooting-compilation-framework-related-errors-mxnet"></a>


| 오류 | Solution | 
| --- | --- | 
|   `ClientError: InputConfiguration: Only one parameter file is allowed for MXNet model. Please make sure the framework you select is correct.`   |   SageMaker Neo는 컴파일을 위해 주어진 첫 번째 파라미터 파일을 선택합니다.  | 

### TensorFlow
<a name="neo-troubleshooting-compilation-framework-related-errors-tensorflow"></a>


| 오류 | Solution | 
| --- | --- | 
|   `InputConfiguration: Exactly one .pb file is allowed for TensorFlow models.`   |  .pb 또는 .pbtxt 파일을 하나만 제공해야 합니다.  | 
|  `InputConfiguration: Exactly one .pb or .pbtxt file is allowed for TensorFlow models.`  |  .pb 또는 .pbtxt 파일을 하나만 제공해야 합니다.  | 
|   ` ClientError: InputConfiguration: TVM cannot convert <model zoo> model. Please make sure the framework you selected is correct. The following operators are not implemented: {<operator name>} `   |   선택한 연산자가 지원되는지 확인하세요. [SageMaker Neo 지원 프레임워크 및 연산자](https://aws.amazon.com/releasenotes/sagemaker-neo-supported-frameworks-and-operators/)를 참조하세요.  | 

### PyTorch
<a name="neo-troubleshooting-compilation-framework-related-errors-pytorch"></a>


| 오류 | Solution | 
| --- | --- | 
|   `InputConfiguration: We are unable to extract DataInputConfig from the model due to input_config_derivation_error. Please override by providing a DataInputConfig during compilation job creation.`  |  다음 중 하나를 수행하세요. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/sagemaker/latest/dg/neo-troubleshooting-compilation.html)  | 

## 인프라 관련 오류
<a name="neo-troubleshooting-compilation-infrastructure-errors"></a>


| 오류 | Solution | 
| --- | --- | 
|   `ClientError: InputConfiguration: S3 object does not exist. Bucket: <bucket>, Key: <bucket key>`   |  제공한 Amazon S3 URI를 확인하세요.  | 
|   ` ClientError: InputConfiguration: Bucket <bucket name> is in region <region name> which is different from AWS Sagemaker service region <service region> `   |   서비스와 동일한 리전의 Amazon S3 버킷을 생성합니다.  | 
|   ` ClientError: InputConfiguration: Unable to untar input model. Please confirm the model is a tar.gz file `   |   Amazon S3의 모델이 `tar.gz` 파일로 압축되었는지 확인합니다.  | 

## 컴파일 로그를 확인하세요.
<a name="neo-troubleshooting-compilation-logs"></a>

1. [https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/)에서 Amazon CloudWatch로 이동합니다.

1. 컴파일 작업을 생성한 리전을 오른쪽 상단 **리전** 드롭다운 목록에서 선택합니다.

1. Amazon CloudWatch의 탐색 창에서 **로그**를 선택합니다. **로그 그룹**을 선택합니다.

1. `/aws/sagemaker/CompilationJobs` 로그 그룹을 검색합니다. 로그 그룹을 선택합니다.

1. 컴파일 작업 이름을 따서 이름이 지정된 로그 스트림을 검색합니다. 로그 스트림을 선택합니다.