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General AI Center Troubleshooting and FAQs - Standalone 2022.4
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AI Center – Benutzerhandbuch
Letzte Aktualisierung 26. Okt. 2023

Allgemeine Fehlerbehebung im AI Center und häufig gestellte Fragen

Meldung: Das Hochladen von Elementen ist fehlgeschlagen. Möglicherweise liegt es an einer langsamen oder unterbrochenen Internetverbindung.

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

Mögliche Ursache

Diese Fehlermeldung kann aufgrund bestimmter Browserkonfigurationen auftreten.

Lösung

Öffnen Sie die Browserkonsole und rufen Sie das DNS der Objectstore-URL ab. Es hat das Format objectstore.xxx.xx Stellen Sie sicher, dass das Objectstore-DNS auflösbar ist, indem Sie es entweder zur Hostdatei hinzufügen oder mit Ihrem Netzwerkadministrator sprechen. Sobald das DNS aufgelöst ist und das Zertifikat nicht vertrauenswürdig ist, stellen Sie sicher, dass Sie dem Zertifikat vertrauen in Ihrem Browser, bevor Sie das Element hochladen.

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.

Lösung

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

Problem: 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 werden AI Center-Pods kontinuierlich neu gestartet.

Lösung

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

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

Problem: Fehler beim Importieren/Exportieren des Skripts

Das Import-/Exportskript schlägt mit der folgenden Fehlermeldung fehl:

cookfile_new.txt: Permission denied

Lösung

Entfernen Sie die Dateien cookfile.txt und cookfile_new.txt , die lokal vom Import-/Exportskript generiert wurden.

Meldung: ./export.sh: Zeile 2: $'r': Befehl nicht gefunden

Beim Ausführen der Import- oder Exportskripts kann die folgende Fehlermeldung auftreten:

./export.sh: line 2: $'\r': command not found

Diese Fehlermeldung wird beim Importieren oder Exportieren von ML-Paketen mithilfe von Skripts angezeigt.

Lösung

Führen Sie den folgenden Befehl aus, bevor Sie das Import- oder Exportskript ausführen:

dos2unix <filename>dos2unix <filename>

Problem: Die signierte URL für öffentliche Datasets schlägt fehl

Dieses Problem kann auftreten, wenn Sie eine UiPath Studio- Automatisierung ausführen und Validierungsdaten für das Training mit einem öffentlichen Dataset hochladen.

Lösung

Wenn dieses Problem auftritt, versuchen Sie eine der folgenden Lösungen:

  • Laden Sie das Paket manuell hoch.
  • Verwenden Sie ein privates Dataset, damit Sie eine Verbindung über einen Roboter herstellen können, der dies nutzen kann.

Problem: Der Cronjob Update-mlskills-cm fehlt

Der Cronjob update-mlskills-cm fehlt in den AI Center-Versionen 2021.10.1 und 2021.10.2.

Lösung

Um zu vermeiden, dass ML-Fähigkeiten-Bereitstellungen und -Vorhersagen aufgrund dieses Problems fehlschlagen, erstellen Sie den Cronjob manuell, indem Sie die YAML -Datei unten verwenden.
apiVersion: batch/v1beta1
kind: CronJob
metadata:
  name: update-mlskill-cm
  namespace: uipath
spec:
  concurrencyPolicy: Forbid
  failedJobsHistoryLimit: 1
  jobTemplate:
    spec:
      template:
        metadata:
          annotations:
            sidecar.istio.io/inject: "false"
        spec:
          containers:
          - args:
            - -XPOST
            - ai-deployer-svc.uipath.svc.cluster.local/ai-deployer/v1/system/mlskills:update-cm
            image: registry.uipath.com/aicenter/alpine-curl:7.78.0
            imagePullPolicy: IfNotPresent
            name: update-mlskill-cm
            securityContext: 
              allowPrivilegeEscalation: false
              capabilities:
                drop:
                - NET_RAW
              privileged: false
              readOnlyRootFilesystem: true
              runAsNonRoot: true
          dnsPolicy: ClusterFirst
          imagePullSecrets:
          - name: regcred
          restartPolicy: OnFailure
          schedulerName: default-scheduler
          securityContext: {}
          terminationGracePeriodSeconds: 30
      ttlSecondsAfterFinished: 120
  schedule: 0 */2 * * *
  startingDeadlineSeconds: 200
  successfulJobsHistoryLimit: 1
  suspend: falseapiVersion: batch/v1beta1
kind: CronJob
metadata:
  name: update-mlskill-cm
  namespace: uipath
spec:
  concurrencyPolicy: Forbid
  failedJobsHistoryLimit: 1
  jobTemplate:
    spec:
      template:
        metadata:
          annotations:
            sidecar.istio.io/inject: "false"
        spec:
          containers:
          - args:
            - -XPOST
            - ai-deployer-svc.uipath.svc.cluster.local/ai-deployer/v1/system/mlskills:update-cm
            image: registry.uipath.com/aicenter/alpine-curl:7.78.0
            imagePullPolicy: IfNotPresent
            name: update-mlskill-cm
            securityContext: 
              allowPrivilegeEscalation: false
              capabilities:
                drop:
                - NET_RAW
              privileged: false
              readOnlyRootFilesystem: true
              runAsNonRoot: true
          dnsPolicy: ClusterFirst
          imagePullSecrets:
          - name: regcred
          restartPolicy: OnFailure
          schedulerName: default-scheduler
          securityContext: {}
          terminationGracePeriodSeconds: 30
      ttlSecondsAfterFinished: 120
  schedule: 0 */2 * * *
  startingDeadlineSeconds: 200
  successfulJobsHistoryLimit: 1
  suspend: false

Deaktivieren von Streaming-Protokollen

Versionen bis 2022.4.2

Um das Protokollstreaming für vorhandene Skills zu deaktivieren, bearbeiten Sie die Skill-Bereitstellung und ändern Sie die Umgebungsvariable LOGS_STREAMING_ENABLED in false. Sie können auch eine globale Variable logsStreamingEnabled mit dem Wert false hinzufügen, indem Sie ArgoCD unter den Details der App aicenter verwenden. Stellen Sie sicher, dass Sie ArgoCD synchronisieren, nachdem die Änderung vorgenommen wurde.


Versionen ab 2022.4.3

Um Streaming-Protokolle für Versionen ab 2021.10.5 zu deaktivieren, schalten Sie die ArgoCD-Werte im Screenshot um.



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