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Solucionar problemas comuns de configuração - SageMaker Inteligência Artificial da Amazon
Não foi possível encontrar o nome “groff” executávelComando não encontrado: jqAWS Velocidades de instalação do plugin MLflowUnsupportedModelRegistryStoreURIExceptionRecursos do MLflow não suportados

As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.

Solucionar problemas comuns de configuração

Explorar solução de problemas comuns.

Não foi possível encontrar o nome “groff” executável

Ao usar o AWS CLI, você pode encontrar o seguinte erro:Could not find executable named 'groff'.

Se estiver usando um Mac, você pode resolver esse problema com o seguinte comando:

brew install groff

Em uma máquina Linux, use o seguinte comando:

sudo apt-get update -y
sudo apt-get install groff -y

Comando não encontrado: jq

Ao criar seu arquivo JSON de política de permissão AuthZ, talvez você veja a seguinte mensagem de erro: jq: command not found.

Se estiver usando um Mac, você pode resolver esse problema com o seguinte comando:

brew install jq

Em uma máquina Linux, use o seguinte comando:

sudo apt-get update -y
sudo apt-get install jq -y

AWS Velocidades de instalação do plugin MLflow

A instalação do plug-in AWS MLflow pode levar vários minutos ao usar um ambiente Mac Python.

UnsupportedModelRegistryStoreURIException

Se vir UnsupportedModelRegistryStoreURIException, faça o seguinte:

  1. Reinicie o kernel do caderno Jupyter.

  2. Reinstale o plug-in AWS MLflow:

    !pip install --force-reinstall sagemaker-mlflow

Recursos do MLflow não suportados

Alguns recursos disponíveis no MLflow de código aberto não são compatíveis com o MLflow gerenciado pela Amazon SageMaker AI.

Atualmente, não há suporte para os seguintes recursos:

  • MLflow AI Gateway — O MLflow AI Gateway para gerenciar conexões com provedores de LLM não está disponível.

  • Juízes e pontuadores do LLM — Built-in juízes e juízes personalizados não são suportados. Code-based os marcadores continuam trabalhando conforme o esperado.

  • Otimização imediata — A otimização rápida automática não está disponível.

  • OpenTelemetry Integração — O endpoint de ingestão de OTEL-compatible rastreamentos não está disponível.

Se você tentar usar esses recursos, poderá encontrar elementos ausentes da interface do usuário ou erros inesperados. Esse é o comportamento esperado no ambiente gerenciado de SageMaker IA da Amazon.