Procesos

Esta sección proporciona los errores encontrados con frecuencia relacionados con los procesos.

Proceso fallido debido a una incidencia de paquete ML

Está fallando una ejecución de proceso debido a una incidencia de Paquete ML.

Una posible causa de este error puede ser una versión menor incorrecta elegida al ejecutar el proceso.

Consulta la sección a continuación para obtener más información sobre cómo elegir la versión secundaria correcta.

Elegir la versión secundaria correcta al ejecutar procesos

Al implementar un nuevo paquete, la única versión menor disponible es 0. El motivo es que aún no hay procesos ejecutados en este paquete.

Procesos de entrenamiento

Si vas a implementar un proceso de entrenamiento, te recomendamos encarecidamente que utilices siempre la versión secundaria 0.

Procesos completos

Si estás implementando un proceso completo, te recomendamos encarecidamente que uses siempre la versión secundaria 0.

Procesos de evaluación

Los procesos de evaluación se usan para evaluar un modelo de aprendizaje automático entrenado. Puede ejecutar esto en cualquier versión del paquete ML para obtener las puntuaciones de evaluación correspondientes. Esto es similar a calificar o evaluar un modelo ML con el conjunto de datos de evaluación.

Nota: Elegir una versión secundaria depende del tipo de paquete en el que se esté ejecutando el proceso de evaluación. Debido a esto, se necesita especial atención al elegir la versión secundaria. Asegúrate de elegir la versión que quieres evaluar.

Por ejemplo, los tipos de paquetes que están disponibles son paquetes entrenados listos para usar y modelos de Document Understanding no entrenados:

• Paquetes preentrenados (paquetes listos para usar): dado que estos paquetes están preentrenados, ejecuta el proceso de evaluación en la versión secundaria 0. Para evaluar el modelo después del entrenamiento utilizando datos específicos, elige la versión secundaria que quieres evaluar (versión entrenada).
• Comprensión de documentos:
  • Dado que se trata de modelos genéricos que se pueden reentrenar, los modelos deben entrenarse primero. Ejecuta un proceso de evaluación solo cuando los modelos están entrenados y hay una nueva versión secundaria disponible del paquete.
  • Seleccione la versión secundaria más reciente, o cualquier otra versión secundaria (excepto 0), para la que se pueden obtener las puntuaciones de la evaluación.

Proceso eliminado automáticamente

El proceso se elimina automáticamente

Los procesos se eliminan automáticamente después de siete días para evitar que se bloqueen durante períodos de tiempo más largos y consuman licencias. Sigue las siguientes recomendaciones.

• Habilitar GPU.
• Aplicar técnicas de optimización del conjunto de datos.
• Reduce el número de EPOCHS.

El proceso se está ejecutando durante demasiado tiempo

Si el proceso se ejecuta durante demasiado tiempo, puede comprobar los registros. Puede encontrar los siguientes estados:

• Esperando licencia
• Ejecutando
• Erróneo
• Muerto

Consulta las secciones siguientes para obtener más información sobre cada estado.

Nota: Si los registros se están transmitiendo, pruebe las siguientes correcciones:

• Habilitar GPU
• Optimiza el conjunto de datos. Para obtener información detallada sobre los conjuntos de datos de Document Understanding, consulta la página Entrenamiento de modelos de alto rendimiento de la guía de Document Understanding.

Esperando licencias

Si la ejecución del proceso está atascada en el estado Esperando licencias , comprueba si las licencias correspondientes están disponibles.

1. Abre Automation Cloud ™.
2. Ve a la páginaAdministración > Licencias .
3. Comprueba si las AI Unit correspondientes están disponibles.

Si las unidades de IA no están disponibles o se han consumido, póngase en contacto con nuestro departamento de ventas para la adquisición. Para obtener más información sobre las unidades de IA, consulta la página Unidades de IA .

Ejecutando

Si la ejecución del proceso está bloqueada en el estado Ejecutando, realiza los siguientes pasos.

1. Seleccione el proceso atascado.
2. Consulta la sección de Registros .
   • Si los registros son recientes y se están transmitiendo, el proceso está en curso.
   • Si el último registro se generó hace mucho tiempo, descarga los registros utilizando el botón Descargar y envíalos a nuestro departamento de Soporte. Si el botón Descargar no está visible o está deshabilitado, copia los registros de la sección Registros y envíalos a nuestro departamento de Soporte.

Erróneo

Si la ejecución del proceso está en estado Fallido , comprueba las posibles razones a continuación.

Compruebe que los datos del tipo de documento están en la carpeta del conjunto de datos y siguen la estructura de carpetas

Se produce el siguiente error:

Error: Document type data not valid, check that document type data is in dataset folder and follows folder structure.

El formato de la carpeta proporcionada para el entrenamiento debe estar en el formato de conjunto de datos.

1. Asegúrate de que el conjunto de datos proporcionado es correcto.
2. Asegúrate de que el conjunto de datos proporcionado se exporta desde Document Manager. Para obtener más información sobre los conjuntos de datos relacionados con Document Understanding, consulta la página Exportar documentos de la guía de Document Understanding.
3. En caso de procesos programados para el bucle de reentrenamiento automático, selecciona la carpeta que contiene las exportaciones de las sesiones de etiquetado de datos y último.txt.

Las imágenes o el directorio no existen o están vacíos para el conjunto de datos de las facturas

La ejecución del proceso falla porque las imágenes / el directorio no existe / está vacío para el conjunto de datos de facturas.

La ruta del conjunto de datos proporcionada para el conjunto de datos de entrenamiento o para el conjunto de datos de evaluación está vacía.

Para solucionar esto, actualice la ruta del conjunto de datos para su evaluación o entrenamiento, según el proceso.

Los nodos no programables están disponibles

Si te encuentras con el error Unschedulable 0/n nodes are available , ponte en contacto con nuestro departamento de Soporte con la información de tu tenant de Automation Cloud ™.

No queda espacio en el dispositivo

Si te encuentras con el error No space left on device , ponte en contacto con nuestro departamento de Soporte con la información de tu tenant de Automation Cloud ™.

Muerto

El estado Eliminado generalmente se muestra cuando el usuario eliminó el proceso. Para obtener más información sobre la administración de procesos, consulta la página Administrar procesos .

Si el estado del proceso es Eliminado sin la intervención del usuario, el motivo más común es que los procesos se eliminan automáticamente después de siete días. Para obtener más información sobre los estados de los procesos, consulta la página Acerca de los procesos.

Los procesos fallaron debido a problemas con los conjuntos de datos

Una ejecución de proceso está fallando debido a la estructura del conjunto de datos, los parámetros de entrada, la ruta, las carpetas o el conjunto de datos de evaluación.

Formato de conjunto de datos incorrecto

Se produce el siguiente error:

#Error: el conjunto de entrenamiento y/o prueba está vacío, verifique que la división de entrenamiento/prueba esté configurada correctamente en split.csv

Este error suele deberse a un formato de conjunto de datos incorrecto o a una proporción incorrecta del conjunto de entrenamiento y validación en split.csv. Consulta la página Conjunto de datos de entrenamiento para obtener directrices generales sobre cómo crear un conjunto de datos de entrenamiento.

Conjunto de evaluación no proporcionado

Se produce el siguiente error:

#Error: Error en el entrenamiento para el tipo de proceso: ENTRENAMIENTO_COMPLETO, error: Los procesos completos/de evaluación requieren un conjunto de datos de evaluación. Vuelva a ejecutar el proceso proporcionando un conjunto de datos de evaluación

Este error suele producirse cuando no se ha proporcionado un conjunto de datos de evaluación. Consulta la página Conjunto de datos de entrenamiento para obtener directrices generales sobre cómo crear un conjunto de datos de entrenamiento.