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# Solución de problemas de personalización de modelos
En esta sección se resumen los errores que podría encontrar y qué debe comprobar si los encuentra.
## Problemas con los permisos
Si tiene algún problema con los permisos para acceder a un bucket de Amazon S3, compruebe que se cumpla lo siguiente:
1. Si el bucket de Amazon S3 utiliza una clave de KMS administrada AWS Key Management Service por el cliente para el cifrado del lado del servidor, asegúrese de que la función de IAM transferida a Amazon Bedrock tenga `kms:Decrypt` permisos para la clave de KMS. Por ejemplo, consulte [Permitir a un usuario cifrar y descifrar con cualquier](https://docs.aws.amazon.com/kms/latest/developerguide/customer-managed-policies.html#iam-policy-example-encrypt-decrypt-one-account) clave de una cuenta específica. AWS KMS AWS
1. El bucket de Amazon S3 está en la misma región que el trabajo de personalización del modelo de Amazon Bedrock.
1. La política de confianza de roles de IAM incluye el servicio SP (`bedrock.amazonaws.com`).
Los siguientes mensajes indican problemas con los permisos para acceder a los datos de entrenamiento o validación en un bucket de Amazon S3:
```
Could not validate GetObject permissions to access Amazon S3 bucket: {{training-data-bucket}} at key {{train.jsonl}}
Could not validate GetObject permissions to access Amazon S3 bucket: {{validation-data-bucket}} at key {{validation.jsonl}}
```
Si encuentra uno de los errores anteriores, compruebe que la función de IAM transferida al servicio tenga `s3:GetObject` `s3:ListBucket` permisos para el conjunto de datos de entrenamiento y validación (URI) de Amazon S3.
El siguiente mensaje indica problemas con los permisos para escribir los datos de salida en un bucket de Amazon S3:
```
Amazon S3 perms missing (PutObject): Could not validate PutObject permissions to access S3 bucket: {{bedrock-output-bucket}} at key {{output/.write_access_check_file.tmp}}
```
Si se produce el error anterior, compruebe que la función de IAM transferida al servicio tenga `s3:PutObject` permisos para la URI de Amazon S3 de los datos de salida.
## Problemas de datos
Los siguientes errores están relacionados con problemas con los archivos de datos de entrenamiento, validación o salida:
**Formato de archivo no válido**
```
Unable to parse Amazon S3 file: {{fileName.jsonl}}. Data files must conform to JSONL format.
```
Si se produce el error anterior, compruebe que se cumple lo siguiente:
1. Cada línea está en JSON.
1. Cada JSON tiene dos claves, una {{input}} y una{{output}}, y cada clave es una cadena. Por ejemplo:
```
{
"input": "this is my input",
"output": "this is my output"
}
```
1. No hay líneas nuevas adicionales ni líneas vacías.
**Se ha superado la cuota de caracteres**
```
Input size exceeded in file {{fileName.jsonl}} for record starting with...
```
Si se produce un error que comience por el texto anterior, asegúrese de que el número de caracteres se ajuste a la cuota de caracteres de [Prepare los datos para ajustar sus modelos](model-customization-prepare.md).
**Se ha superado el número de tokens**
```
Maximum input token count 4097 exceeds limit of 4096
Maximum output token count 4097 exceeds limit of 4096
Max sum of input and output token length 4097 exceeds total limit of 4096
```
Si encuentra un error similar al del ejemplo anterior, asegúrese de que el número de tokens se ajuste a la cuota de tokens en [Prepare los datos para ajustar sus modelos](model-customization-prepare.md).
## Third-party términos de licencia y cuestiones de política
Los siguientes errores están relacionados con los términos de licencia de terceros y sus políticas:
**Fine-tuning materiales incompatibles con los términos de licencia de terceros**
```
Automated tests flagged this fine-tuning job as including materials that are potentially inconsistent with Anthropic's third-party license terms. Please contact support.
```
Si te encuentras con el error anterior, asegúrate de que tu conjunto de datos de entrenamiento no contenga contenido que no sea coherente con las políticas de uso de Anthropic. Si el problema persiste, ponte en contacto con Soporte.
## Error interno
```
Encountered an unexpected error when processing the request, please try again
```
Si se produce el error anterior, es posible que haya un problema con el servicio. Vuelva a intentar el trabajo. Si el problema persiste, ponte en contacto con Soporte.