本文為英文版的機器翻譯版本,如內容有任何歧義或不一致之處,概以英文版為準。
疑難排解常見的設定問題
探索常見的疑難排解問題。
找不到名為 'groff' 的可執行檔
使用 時 AWS CLI,您可能會遇到下列錯誤:Could not find executable named 'groff'。
如果使用 Mac,您可以使用下列命令來解決此問題:
brew install groff
在 Linux 機器上,使用以下命令:
sudo apt-get update -y sudo apt-get install groff -y
找不到命令:jq
建立 AuthZ 許可政策 JSON 檔案時,您可能會遇到下列錯誤:jq: command not found。
如果使用 Mac,您可以使用下列命令來解決此問題:
brew install jq
在 Linux 機器上,使用以下命令:
sudo apt-get update -y sudo apt-get install jq -y
AWS MLflow 外掛程式安裝速度
使用 Mac Python 環境時,安裝 AWS MLflow 外掛程式可能需要幾分鐘的時間。
UnsupportedModelRegistryStoreURIException
如果您看到 UnsupportedModelRegistryStoreURIException,請執行下列動作:
重新啟動 Jupyter 筆記本核心。
-
重新安裝 AWS MLflow 外掛程式:
!pip install --force-reinstall sagemaker-mlflow
不支援的 MLflow 功能
Amazon SageMaker AI 受管 MLflow 不支援開放原始碼 MLflow 中提供的某些功能。
目前不支援下列功能:
-
MLflow AI Gateway
– 無法使用用於管理 LLM 供應商連線的 MLflow AI Gateway。 -
LLM 判斷和評分器
– 不支援內建判斷和自訂判斷。程式碼型評分器會繼續如預期般運作。 -
提示最佳化
– 無法使用自動提示最佳化。 -
OpenTelemetry 整合
– OTEL 相容追蹤擷取端點無法使用。
如果您嘗試使用這些功能,您可能會遇到缺少 UI 元素或未預期的錯誤。這是 Amazon SageMaker AI 受管環境中的預期行為。