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# Solucionar problemas comuns de configuração
<a name="mlflow-troubleshooting"></a>

Explorar solução de problemas comuns.

## Não foi possível encontrar o nome “groff” executável
<a name="mlflow-troubleshooting-groff"></a>

Ao usar a AWS CLI, você poderá encontrar a seguinte mensagem de 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
<a name="mlflow-troubleshooting-jq"></a>

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
```

## Velocidades de instalação do complemento do AWS MLflow
<a name="mlflow-troubleshooting-speeds"></a>

A instalação do complemento do AWS MLflow pode levar vários minutos ao usar um ambiente Python no Mac.

## UnsupportedModelRegistryStoreURIException
<a name="mlflow-troubleshooting-uri-exception"></a>

Se vir `UnsupportedModelRegistryStoreURIException`, faça o seguinte:

1. Reinicie o kernel do caderno Jupyter.

1. Reinstale o complemento AWS MLflow:

   ```
   !pip install --force-reinstall sagemaker-mlflow
   ```