État Échec (Failed) lors de la tentative de déploiement d'une compétence ML

Guide de dépannage pour les déploiements de compétences ML Document Understanding ayant échoué dans AI Center sur Automation Suite, y compris les étapes de vérification de bundles hors ligne.

Description

Si vous essayez sans succès de déployer une compétence ML Document Understanding sur AI Center, consultez les solutions suivantes.

Solution 1

Si vous installez Automation Suite hors ligne, veuillez vérifier si le bundle Document Understanding a été téléchargé et installé.

Le bundle comprend l'image de base (par exemple, la bibliothèque de modèles) pour que les modèles s'exécutent correctement sur AI Center après l'importation des packages ML via l'interface utilisateur AI Center.

Pour plus de détails sur l’installation du bundle Document Understanding, veuillez vous référer à cette documentation. Pour ajouter le bundle Document Understanding, veuillez suivre la documentation pour relancer l'installation du bundle Document Understanding.

Solution 2

Même si vous avez installé le bundle Document Understanding pour une installation hors ligne, un autre problème peut survenir avec ce message d'erreur : modulenotfounderror: no module named 'ocr.release'; 'ocr' is not a package.

Lors de la création d'un paquet ML Document Understanding OCR dans AI Center, gardez à l'esprit qu'il ne peut pas être nommé ocr ou OCR, cela crée un conflit avec un dossier du package. Veuillez choisir un autre nom.

Solution 3

Parfois, par intermittence, les déploiements de compétences de modèle Document Understanding peuvent échouer avec Failed to list deployment ou Unknown Error lors du déploiement du modèle pour la première fois.

La solution consiste à réessayer de déployer le modèle. La deuxième fois, le déploiement est plus rapide car la majeure partie du travail de déploiement de la création d'image aurait été effectuée lors de la première tentative. Les paquets ML Document Understanding nécessitent environ 1 à 1,5 heure pour le premier déploiement, et sont plus rapides lors de leur déploiement ultérieur.