Dépannage d'AI Center

Erreur lors du téléchargement des fichiers de l'ensemble de données

Lors du téléchargement de fichiers d'ensembles de données, une erreur peut se produire.

Lors de l'importation de fichiers d'ensembles de données, l'erreur suivante peut se produire :

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

Ce message d'erreur peut s'afficher en raison de certaines configurations de navigateur.

1. Ouvrez la console du navigateur et obtenez le DNS du objectstore url. Il se présentera sous la forme de objectstore.xxx.xx.
2. Assurez-vous que le DNS du magasin d'objets peut être résolu soit en ajoutant au fichier hôte, soit en discutant avec votre administrateur réseau
3. Une fois le DNS résolu, si le certificat n'est pas approuvé, assurez-vous de faire confiance au certificat dans votre navigateur avant de télécharger l'élément.

Erreur sur la page Pipelines

Problème : erreur sur les pages Pipelines, même si les autorisations pour l'exécution des pipelines sont en place

Lorsque vous essayez d'afficher ou d'exécuter des pipelines, une erreur peut se produire, même si les autorisations d'exécution des pipelines sont en place.

Pour exécuter et afficher les pipelines, les autorisations de Lecture(Read) sur les paquets ML sont obligatoires.

Le déploiement du service est bloqué

Le déploiement du service peut être bloqué, car le verrou DATABASECHANGELOGLOCK n'est pas libéré par un service

On rare occasions, if you restart the machine two times consecutively, service deployment can get stuck because of the DATABASECHANGELOGLOCK lock not being released by one service. In this case you will see UiPath® AI Center pods restarting continuously.

Exécutez la commande SQL suivante dans la base de données AI Center pour libérer le verrou :

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

Erreur lors de l'importation d'un paquet ML

Une erreur se produit lors de l'importation d'un paquet ML

Lors de l'importation d'un paquet ML, le message d'erreur suivant peut s'afficher :

Please check projects or public ML Package combination in destination

Obtenez sourcePackageName à partir du fichier metadata.json du modèle importé et téléchargez un package ML prêt à l'emploi (bundle) en utilisant le même nom.

Une erreur se produit lors de l'installation d'AI Center connecté à Orchestrator externe

Une erreur se produit lors de l'installation d'AI Center connecté à un Orchestrator externe.

Le message d'erreur suivant apparaît lors de l'installation d'AI Center connecté à un Orchestrator externe :

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

.

Assurez-vous que vous utilisez TLS 1.2 et HTTP/2 avant de procéder à l'installation.

Échec du déploiement des compétences ML après la migration

Le déploiement des compétences ML peut échouer après la migration vers 2022.10

Après la mise à niveau vers AI Center 2022.10.0 et le passage vers le stockage externe, il sera impossible de rendre publique une compétence créée dans la version 2022.4.

Remarque : ce problème a été résolu dans la version 2022.10.2. Pour résoudre ce problème, effectuez une mise à niveau vers une version plus récente.

Pour 2022.10.0, exécutez ce script pour résoudre le problème.

Recréation de bases de données

S'il y a un problème avec vos bases de données, vous pouvez les recréer à partir de zéro directement après l'installation.

Vous pouvez le faire en exécutant une commande SQL pour supprimer toutes les bases de données et les recréer comme suit :

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

Échec de l'enregistrement d'AI Center après la mise à niveau vers 2023.10

Description

Lors de la mise à niveau de 2023.4.3 vers 2023.10, vous rencontrez des problèmes avec l'enregistrement d'AI Center.

Le système affiche l’exception suivante et la création du locataire échoue :

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

Solution

Pour résoudre ce problème, vous devez effectuer un redémarrage du déploiement ai-trainer . Pour ce faire, exécutez la commande suivante :

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

Les déploiements et les pipelines échouent en présentant une erreur

Si vous obtenez l'erreur suivante : Kubernetes operation failed to create secret, vérifiez que la clé secrète est correctement renseignée.

À récupérer :

1. Resynchronisez AICenter à partir d'ArgoCD pour remplir les clés secrètes des informations d'identification du cluster.
2. Redémarrez le déploiement du déployeur à partir d'ArgoCD ou de la machine virtuelle.