本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

# 排除常见设置问题
<a name="mlflow-troubleshooting"></a>

了解常见的故障排除问题。

## 找不到名为“groff”的可执行文件
<a name="mlflow-troubleshooting-groff"></a>

使用时 AWS CLI，您可能会遇到以下错误：`Could not find executable named 'groff'`。

如果使用 Mac，您可以使用以下命令解决这个问题：

```
brew install groff
```

在 Linux 机器上，使用以下命令：

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

## 未找到命令：jq
<a name="mlflow-troubleshooting-jq"></a>

创建 AuthZ 权限策略 JSON 文件时，您可能会遇到以下错误：`jq: command not found`。

如果使用 Mac，您可以使用以下命令解决这个问题：

```
brew install jq
```

在 Linux 机器上，使用以下命令：

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

## AWS mlFlow 插件的安装速度
<a name="mlflow-troubleshooting-speeds"></a>

使用 Mac Python 环境时，安装 AWS mlFlow 插件可能需要几分钟时间。

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

如果您看到 `UnsupportedModelRegistryStoreURIException`，请执行以下操作：

1. 重启 Jupyter Notebook 内核。

1. 重新安装 AWS mlFlow 插件：

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

## 不支持的 mlFlow 功能
<a name="mlflow-troubleshooting-unsupported-features"></a>

亚马逊 A SageMaker I 托管 mlFlow 不支持开源 mlFlow 中提供的某些功能。

目前不支持以下功能：
+ **[mlFlow AI Gateway](https://mlflow.org/docs/latest/genai/governance/ai-gateway/)** — 用于管理与 LLM 提供商的连接的 mlFlow AI 网关不可用。
+ 法@@ **[学硕士评委和记分员](https://mlflow.org/docs/latest/genai/eval-monitor/scorers/)** ——不 Built-in 支持评委和自定义评委。 Code-based 得分手继续按预期工作。
+ **[提示优化](https://mlflow.org/docs/latest/genai/prompt-registry/optimize-prompts/)**-自动提示优化不可用。
+ **[OpenTelemetry 集成](https://mlflow.org/docs/latest/genai/tracing/opentelemetry/)**- OTEL-compatible 跟踪摄取端点不可用。

如果您尝试使用这些功能，可能会遇到缺少界面元素或出现意外错误。这是 Amazon A SageMaker I 托管环境中的预期行为。