AI Center 故障排除

上传数据集文件时出错

上传数据集文件时，可能会发生错误。

上传数据集文件时，可能会发生以下错误：

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

由于某些浏览器配置，可能会显示此错误消息。

1. 打开浏览器控制台并获取 objectstore url 的 DNS，格式为 objectstore.xxx.xx。
2. 通过添加到主机文件或与网络管理员联系，确保对象存储库 DNS 可解析。
3. 解析 DNS 后，如果证书不受信任，请在上传项目之前确保信任浏览器中的证书。

“管道”页面出错

即使拥有运行管道的权限，“管道”页面仍出错

尝试查看或运行管道时，即使具有运行管道的权限，也可能发生错误。

要运行和查看管道，必须具有 ML 包的读取权限。

服务部署卡住

服务部署可能会因一个服务未释放 DATABASECHANGELOGLOCK 锁而卡住

在极少数情况下，如果连续两次重新启动计算机，则服务部署可能会因一个服务未释放 DATABASECHANGELOGLOCK 锁而卡住。 在这种情况下，您将看到UiPath™ AI Center Pod 持续重新启动。

在 AI Center 数据库中运行以下 SQL 命令以释放锁：

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

导入 ML 包时发生错误

导入 ML 包时发生错误

导入 ML 包时，可能会出现以下错误消息：

Please check projects or public ML Package combination in destination

从导入的模型的metadata.json文件中获取sourcePackageName ，并使用相同的名称上传开箱即用的 ML 包（捆绑包）。

安装连接到外部 Orchestrator 的 AI Center 时发生错误

安装连接到外部 Orchestrator 的 AI Center 时，可能会发生以下错误。

安装连接到外部 Orchestrator 的 AI Center 时，可能会出现以下错误消息：

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

。

在继续安装之前，请确保使用 TLS 1.2 和 HTTP/2。

迁移后 ML 技能部署失败

迁移到 2022.10 后，ML 技能可能无法部署

升级到 AI Center 2022.10.0 并移至外部存储后，便无法公开在 2022.4 中创建的技能。

注意：此问题已在 2022.10.2 中修复。要解决此问题，请升级到更新版本。

对于 2022.10.0，运行此脚本即可修复该问题。

重新创建数据库

如果数据库存在问题，则可以在安装后直接从头开始重新创建。

为此，您可以运行 SQL 命令删除所有 DB 并重新创建，如下所示：

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

升级到 2023.10 后 AI Center 配置失败

描述

从 2023.4.3 升级到 2023.10 时，您会遇到配置 AI Center 的问题。

系统显示以下异常，并且租户创建失败：

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

解决方案

要解决此问题，您需要重新启动ai-trainer部署。 为此，请运行以下命令：

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

部署和管道失败并显示错误

如果收到以下错误： Kubernetes operation failed to create secret ，请检查密码是否已正确填充。

要恢复：

1. 从 ArgoCD 重新同步 AICenter，以填充集群凭据密码。
2. 从 ArgoCD 或虚拟机重新启动部署程序部署。