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Resolución general de problemas de AI Center y preguntas frecuentes
Connection checking in progress
.
Para solucionar este problema, siga los pasos a continuación:
- Salga de los registros y compruebe el estado del pod de comprobación de conexión
kubectl get pods
. - Si ve que se muestra un nombre de imagen no válido , intente describir el pod:
kubectl describe <conn-checked-pod-name>
. - Si se muestra el mensaje Error al aplicar la imagen predeterminada en Eventos (parte inferior), esto puede significar que los espacios vacíos y no vacíos están mezclados:
- Compruebe que la infraestructura y la aplicación están instaladas en el mismo pod.
- Comprueba que la licencia es la misma. Compruebe el campo con espacio de aire en el archivo
yaml
para ver si es verdadero o no y si es así.
- Si el problema es con la licencia, esta debe cambiarse desde el backend. Póngase en contacto con la persona que le proporcionó la licencia y pídale que la cambie o al equipo de AI Center.
En caso de errores de la página de administración del host (error de aprovisionamiento del tenant), utilice la siguiente solución.
Si hay muchos pods desalojados debido al mensaje de error anterior, esto puede ralentizar la máquina o causar problemas de red. Para resolver este problema, utilice la siguiente solución.
Para resolver este problema, ejecute el siguiente script o uno similar:
IFS=$'\)
'
for line in $(kubectl get pods -A | awk {'printf "%s,%s,%s\)
", $1,$2,$4'} | grep -E "Evicted"); do
ns=$(echo $line | cut -d',' -f1)
pod=$(echo $line | cut -d',' -f2)
kubectl delete pod -n $ns $pod
done
IFS=$'\)
'
for line in $(kubectl get pods -A | awk {'printf "%s,%s,%s\)
", $1,$2,$4'} | grep -E "Evicted"); do
ns=$(echo $line | cut -d',' -f1)
pod=$(echo $line | cut -d',' -f2)
kubectl delete pod -n $ns $pod
done
Si quieres supervisar el progreso de un pod mientras se te llama, debes identificar el pod correspondiente a la habilidad y luego conectarte a la máquina Linux para comprobar los registros mientras realizas una predicción. Para conocer la forma más eficiente de hacerlo, consulte la sección Solución a continuación.
Para conocer la forma más eficiente de identificar un pod correspondiente a una habilidad, sigue los pasos que se indican a continuación.
- Ve a la aplicación AI Center.
- Ve a la página Habilidad ML .
- Abrir llamadas de red mientras se inspecciona la página.
- Actualice la cuadrícula para obtener la habilidad ML.
- Busque la llamada de la habilidad ML y obtenga una vista previa.
- Encuentre la habilidad ML correcta en la lista y busque el ID y el ID de tenant. El ID de tenant es el espacio de nombres y es el nombre del pod.
- Una vez que tengas la información anterior, comprueba los registros en ejecución con el siguiente comando:
kubectl -n <tenant-id> logs -f <id>
kubectl -n <tenant-id> logs -f <id>
Ahora puede llamar a la habilidad y ver el proceso en tiempo real.
Se produce un error en el proceso debido a un error al cargar un archivo con un mensaje de error similar al que aparece a continuación:
2021-04-30 20:59:43,397 - uipath_core.storage.local_storage_client:upload:132 - ERROR: Failed to upload file: logs/f5f7b9f4-0813-4107-a269-bf65de12444f/train.log.20210430205938 to bucket: training-8319b955-6187-43c3-a46f-612a9ea6f523, error: can't start new thread
2021-04-30 20:59:48,401 - uipath_core.utils.utils:_retries:172 - WARNING: Function: upload execution failed, retry count 1
2021-04-30 20:59:43,397 - uipath_core.storage.local_storage_client:upload:132 - ERROR: Failed to upload file: logs/f5f7b9f4-0813-4107-a269-bf65de12444f/train.log.20210430205938 to bucket: training-8319b955-6187-43c3-a46f-612a9ea6f523, error: can't start new thread
2021-04-30 20:59:48,401 - uipath_core.utils.utils:_retries:172 - WARNING: Function: upload execution failed, retry count 1
Actualice a una versión más reciente de AI Center (2021.4, por ejemplo) donde se corrige este problema.
O
Si una actualización no es la solución por el momento, elimina los registros del pod de entrenamiento con el siguiente comando:
kubectl -n <namespace> exec -it <pod_id> -- sh -c 'rm -rf /microservice/trainer_run_logs'
kubectl -n <namespace> exec -it <pod_id> -- sh -c 'rm -rf /microservice/trainer_run_logs'
En el comando anterior, se utilizan las siguientes variables:
namespace
: espacio de nombres del pod. Puedes obtenerlo ejecutando el comandokubectl get namespaces
. Los espacios de nombres de entrenamiento comienzan contraining-
.pod_id
: ID del pod de entrenamiento. Esto se puede obtener ejecutandokubectl get pod
en el espacio de entrenamiento anterior.
Al ejecutar los scripts de importación o exportación, puede aparecer el siguiente mensaje de error:
./export.sh: line 2: $'\r': command not found
Este mensaje de error se muestra al importar o exportar paquetes ML utilizando scripts.
- Problema: trabajo de aprovisionamiento bloqueado en comprobación de conexión en curso
- Solución
- Problema: errores de la página de administración del host
- Solución
- Mensaje: Kubectl Obtener pods -A | Grep desalojado
- Solución
- Problema relacionado con las habilidades ML durante la predicción
- Solución
- Problema mientras se ejecuta la canalización
- Solución
- Mensaje: ./export.sh: Línea 2: $'\r': Command Not Found
- Solución