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Beheben von Problemen mit Inferenz-Pipelines

Verwenden Sie CloudWatch Protokolle und Fehlermeldungen, um Probleme mit der Inferenzpipeline zu beheben. Wenn Sie benutzerdefinierte Docker-Images in einer Pipeline verwenden, die integrierte Amazon SageMaker AI-Algorithmen enthält, können auch Berechtigungsprobleme auftreten. Um die erforderlichen Berechtigungen zu erteilen, erstellen Sie eine Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR)-Richtlinie.

Beheben von Problemen mit Amazon ECR-Berechtigungen für Inferenz-Pipelines

Wenn Sie benutzerdefinierte Docker-Images in einer Pipeline verwenden, die integrierte SageMaker KI-Algorithmen enthält, benötigen Sie eine Amazon ECR-Richtlinie. Die Richtlinie ermöglicht es Ihrem Amazon ECR-Repository, SageMaker AI die Erlaubnis zu erteilen, das Image abzurufen. Die Richtlinie muss die folgenden Berechtigungen hinzufügen:

JSON

{
    "Version":"2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "allowSageMakerToPull",
            "Effect": "Allow",
            "Principal": {
                "Service": "sagemaker.amazonaws.com"
            },
            "Action": [
                "ecr:GetDownloadUrlForLayer",
                "ecr:BatchGetImage",
                "ecr:BatchCheckLayerAvailability"
            ],
            "Resource": "*"
        }
    ]
}

Verwenden Sie CloudWatch Protokolle zur Fehlerbehebung bei SageMaker AI-Inferenz-Pipelines

SageMaker AI veröffentlicht die Container-Logs für Endpunkte, die eine Inferenz-Pipeline für Amazon bereitstellen, CloudWatch unter dem folgenden Pfad für jeden Container.

/aws/sagemaker/Endpoints/{EndpointName}/{Variant}/{InstanceId}/{ContainerHostname}

Beispiel: Protokolle für diesen Endpunkt werden in den folgenden Protokollgruppen und Streams veröffentlicht:

EndpointName: MyInferencePipelinesEndpoint
Variant: MyInferencePipelinesVariant
InstanceId: i-0179208609ff7e488
ContainerHostname: MyContainerName1 and MyContainerName2

logGroup: /aws/sagemaker/Endpoints/MyInferencePipelinesEndpoint
logStream: MyInferencePipelinesVariant/i-0179208609ff7e488/MyContainerName1
logStream: MyInferencePipelinesVariant/i-0179208609ff7e488/MyContainerName2

Ein Protokollstream ist eine Abfolge von Protokollereignissen, die dieselbe Quelle nutzen. Jede separate Log-Quelle CloudWatch bildet einen separaten Log-Stream. Eine Protokollgruppe ist eine Gruppe von Protokollstreams, die dieselben Einstellungen für die Aufbewahrung, Überwachung und Zugriffskontrolle besitzen.

Eine Liste der Protokolle, die SageMaker AI veröffentlicht, finden Sie unterProtokolle und Metriken der Inferenz-Pipeline.

Verwenden von Fehlermeldungen zum Beheben von Problemen mit Inferenz-Pipelines.

Die Inferenz-Pipeline-Fehlermeldungen geben an, welcher Container fehlgeschlagen ist.

Tritt ein Fehler auf, während SageMaker AI einen Endpunkt aufruft, gibt der Dienst einen Wert ModelError (Fehlercode 424) zurück, der angibt, welcher Container ausgefallen ist. Wenn die Nutzlast der Anfrage (die Antwort des vorherigen Containers) das Limit von 5 MB überschreitet, gibt SageMaker AI eine detaillierte Fehlermeldung aus, z. B.:

Antwort von MyContainerName1 mit dem Statuscode 200 erhalten. Die Anforderungsnutzlast von MyContainerName1 bis MyContainerName2 beträgt jedoch 6000000 Byte, was die maximale Grenze von 5 MB überschritten hat.

Wenn ein Container die Ping-Zustandsprüfung nicht besteht, während SageMaker AI einen Endpunkt erstellt, gibt er a zurück ClientError und gibt alle Container an, die die Ping-Prüfung bei der letzten Zustandsprüfung nicht bestanden haben.