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# 네오 추론 오류 문제 해결
<a name="neo-troubleshooting-inference"></a>

이 섹션에는 엔드포인트 배포 및/또는 호출 시 발생할 수 있는 몇 가지 일반적인 오류를 예방하고 해결하는 방법에 대한 정보가 포함되어 있습니다. 이 섹션은 **PyTorch 1.4.0 이상** 및 **MXnet v1.7.0 이상**에 적용됩니다.
+ 추론 스크립트에서 `model_fn`를 정의한 경우 검증 입력 데이터에 대한 첫 번째 추론(웜업 추론)이 `model_fn()`에서 수행되었는지 확인하세요. 그렇지 않으면 [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) 호출 시 터미널에 다음 오류 메시지가 표시될 수 있습니다.

  ```
  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."                
  ```
+ 다음 표의 환경 변수가 설정되어 있는지 확인하세요. 설정되지 않은 경우 다음과 같은 오류 메시지가 표시될 수 있습니다.

  **터미널에서:**

  ```
  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" } ".
  ```

  **CloudWatch에서:**

  ```
  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/ko_kr/sagemaker/latest/dg/neo-troubleshooting-inference.html)
+ Amazon SageMaker AI 모델을 만드는 동안 `MMS_DEFAULT_RESPONSE_TIMEOUT` 환경 변수가 500 이상의 값으로 설정되어 있어야 합니다. 그렇지 않으면 터미널에 다음 오류 메시지가 표시될 수 있습니다.

  ```
  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."
  ```