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AI Center ガイド
Automation CloudAutomation SuiteStandalone
Last updated 2024年10月22日

AI Center のトラブルシューティング

データセット ファイルのアップロード時にエラーが発生する

データセット ファイルのアップロード時に、エラーが発生することがあります。

データセット ファイルのアップロード時に、次のエラーが発生することがあります。

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

このエラー メッセージは、一部のブラウザー設定が原因で表示されることがあります。

  1. ブラウザー コンソールを開いて、objectstore url の DNS を取得します。objectstore.xxx.xx という形式になります。
  2. ホスト ファイルに追加するか、ネットワーク管理者に相談して、ObjectStore の DNS を解決できることを確認します。
  3. DNS が解決された後、証明書が信頼されない場合は、アイテムをアップロードする前に、ブラウザー内で証明書を信頼してください。

[パイプライン] ページでエラーが発生する

パイプラインを実行する権限がある場合でも、[パイプライン] ページでエラーが発生する

パイプラインを実行する権限がある場合でも、パイプラインを表示または実行しようとすると、エラーが発生することがあります。

パイプラインを実行および表示するには、ML パッケージに対する読み取り権限が必要です。

サービスのデプロイがスタックする

DATABASECHANGELOGLOCK のロックが 1 つのサービスで解放されていないために、サービスのデプロイがスタックすることがあります。

まれに、マシンを 2 回連続して再起動すると、サービスのデプロイがスタックする場合があります。これは、DATABASECHANGELOGLOCK のロックが 1 つのサービスで解放されていないことが原因で発生します。 この場合、 UiPath® AI Center のポッドが継続的に再起動します。

AI Center データベースで以下の SQL コマンドを実行して、ロックを解放します。
UPDATE DATABASECHANGELOGLOCK SET LOCKED = 0, LOCKGRANTED = null, LOCKEDBY = nullUPDATE DATABASECHANGELOGLOCK SET LOCKED = 0, LOCKGRANTED = null, LOCKEDBY = null

ML パッケージのインポート中にエラーが発生する

ML パッケージのインポート時にエラーが発生します。

ML パッケージのインポート中に、次のエラー メッセージが発生する場合があります。

Please check projects or public ML Package combination in destinationPlease check projects or public ML Package combination in destination
インポートしたモデルの metadata.json ファイルから sourcePackageName を取得し、すぐに使える ML パッケージ (バンドル) を同じ名前でアップロードします。

外部の Orchestrator に接続された AI Center のインストール時にエラーが発生する

外部の Orchestrator に接続された AI Center のインストール中にエラーが発生する

外部の Orchestrator に接続された AI Center のインストール中に、以下のエラー メッセージが表示される場合があります。

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

.

インストールを続行する前に、TLS 1.2 と HTTP/2 を使用していることを確認してください。

移行後に ML スキルのデプロイが失敗する

v2022.10 への移行後に、ML スキルのデプロイが失敗することがあります。

v2022.10.0 の AI Center にアップグレードして外部ストレージに移動した後に v2022.4 で作成したスキルを公開しようとすると、失敗します。
注: この問題は、v2022.10.2 で修正されています。これを修正するには、新しいバージョンにアップグレードします。
v2022.10.0 の場合は、このスクリプトを実行して問題を修正します。

データベースを再作成する

データベースに問題がある場合は、インストール後に直接ゼロから再作成できます。

そのためには、次のように SQL コマンドを実行してすべての DB を削除し、再作成します。

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

v2023.10 へのアップグレード後に AI Center をプロビジョニングできない

説明

v2023.4.3 から v2023.10 にアップグレードすると、AI Center のプロビジョニングで問題が発生します。

システムに次の例外が表示され、テナントの作成が失敗します。

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

解決策

この問題を解決するには、ai-trainer のデプロイで、ロールアウトの再起動を実行する必要があります。これを行うには、次のコマンドを実行します。

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

エラーによりデプロイとパイプラインが失敗する

Kubernetes operation failed to create secret (Kubernetes の操作が失敗し、シークレットを作成できませんでした。)」というエラーが発生した場合は、シークレットが正しく設定されていることを確認します。
回復策:
  1. ArgoCD から AI Center を再同期して、クラスターの資格情報のシークレットを設定します。
  2. ArgoCD または仮想マシンからデプロイヤーのデプロイを再起動します。

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