AI Center-Fehlerbehebung

Fehler beim Hochladen von Dataset-Dateien

Beim Hochladen von Dataset-Dateien kann ein Fehler auftreten.

Beim Hochladen von Dataset-Dateien kann der folgende Fehler auftreten:

Failed to upload item(s), it may be due to a slow or lost internet connection

Diese Fehlermeldung kann aufgrund bestimmter Browserkonfigurationen auftreten.

1. Öffnen Sie die Browserkonsole und rufen Sie das DNS von objectstore url ab. Es hat das Format objectstore.xxx.xx .
2. Vergewissern Sie sich, dass der DNS des Objektspeichers aufzulösen ist, indem Sie entweder eine Hostdatei hinzufügen oder mit Ihrem Netzwerkadministrator sprechen.
3. Wenn das DNS aufgelöst wurde, das Zertifikat aber nicht vertrauenswürdig ist, stellen Sie sicher, dass Sie dem Zertifikat in Ihrem Browser vertrauen, bevor Sie das Element hochladen.

Fehler auf der Seite Pipelines

Problem: Fehler auf den Pipelines-Seiten, obwohl die Berechtigungen für die Ausführung von Pipelines vorhanden sind.

Beim Versuch, Pipelines anzuzeigen oder auszuführen, kann ein Fehler auftreten, auch wenn die Berechtigungen für die Ausführung von Pipelines vorhanden sind.

Zum Ausführen und Anzeigen von Pipelines sind Leseberechtigungen für die ML-Pakete obligatorisch.

Dienstbereitstellung hängt fest

Die Dienstbereitstellung kann stecken bleiben, weil die DATABASECHANGELOGLOCK-Sperre von einem Dienst nicht freigegeben wird.

In seltenen Fällen, wenn Sie die Maschine zweimal hintereinander neu starten, kann die Dienstbereitstellung hängen bleiben, da die Sperre DATABASECHANGELOGLOCK von einem Dienst nicht aufgehoben wird. In diesem Fall starten UiPath® AI Center Pods kontinuierlich neu.

Führen Sie den folgenden SQL-Befehl in der AI Center-Datenbank aus, um die Sperre freizugeben:

UPDATE DATABASECHANGELOGLOCK SET LOCKED = 0, LOCKGRANTED = null, LOCKEDBY = null

Fehler beim Importieren eines ML-Pakets

Beim Importieren eines ML-Pakets tritt ein Fehler auf.

Beim Importieren eines ML-Pakets kann die folgende Fehlermeldung auftreten:

Please check projects or public ML Package combination in destination

Rufen Sie sourcePackageName aus der Datei metadata.json des importierten Modells ab und laden Sie ein sofort einsatzbereites ML-Paket (Bundle) mit demselben Namen hoch.

Fehler bei der Installation von AI Center, das mit einem externen Orchestrator verbunden ist.

Bei der Installation von AI Center, das mit einem externen Orchestrator verbunden ist, tritt ein Fehler auf.

Die folgende Fehlermeldung kann bei der Installation von AI Center, das mit einem externen Orchestrator verbunden ist, angezeigt werden:

curl: (92) HTTP/2 stream 0 was not closed cleanly: HTTP_1_1_REQUIRED (err 13)

.

Stellen Sie sicher, dass Sie TLS 1.2 und HTTP/2 verwenden, bevor Sie mit der Installation fortfahren.

Bereitstellung von ML-Fähigkeiten nach der Migration fehlgeschlagen

Die Bereitstellung von ML-Fähigkeiten kann nach der Migration auf 2022.10 fehlschlagen

Nach dem Upgrade auf AI Center 2022.10.0 und dem Wechsel zu einem externen Speicher schlägt das Veröffentlichen einer in 2022.4 erstellten Fähigkeit fehl.

Hinweis:

Dieses Problem wurde in 2022.10.2 behoben. Aktualisieren Sie auf eine neuere Version, um es zu beheben.

Führen Sie für 2022.10.0 dieses Skript aus, um das Problem zu beheben.

Neuerstellen von Datenbanken

Wenn bei Ihren Datenbanken ein Problem besteht, können Sie sie direkt nach der Installation von Grund auf neu erstellen.

Dazu können Sie einen SQL-Befehl ausführen, um alle DBs zu löschen. Das geht wie folgt:

USE [master]
ALTER DATABASE [AutomationSuite_AICenter] SET SINGLE_USER WITH ROLLBACK IMMEDIATE
DROP DATABASE [AutomationSuite_AICenter]
CREATE DATABASE [AutomationSuite_AICenter]
GO

AI Center-Bereitstellungsfehler nach Upgrade auf 2023.10

Beschreibung

Beim Upgrade von 2023.4.3 auf 2023.10 treten Probleme mit der Bereitstellung von AI Center auf.

Das System zeigt die folgende Ausnahme an und die Mandantenerstellung schlägt fehl:

"exception":"sun.security.pkcs11.wrapper.PKCS11Exception: CKR_KEY_SIZE_RANGE

Lösung

Um dieses Problem zu beheben, müssen Sie einen Rollout-Neustart der ai-trainer -Bereitstellung durchführen. Führen Sie dazu den folgenden Befehl aus:

kubectl -n uipath rollout restart deploy ai-trainer-deployment

Bereitstellungen und Pipelines schlagen mit Fehlern fehl

Wenn Sie den folgenden Fehler erhalten: Kubernetes operation failed to create secret, überprüfen Sie, ob der geheime Schlüssel ordnungsgemäß aufgefüllt ist.

Zum Wiederherstellen:

1. Synchronisieren Sie AICenter erneut mit ArgoCD, um die Anmeldeinformationsgeheimnisse des Clusters auszufüllen.
2. Starten Sie die Deployer-Bereitstellung über ArgoCD oder die virtuelle Maschine neu.