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# Résolution des problèmes de personnalisation des modèles
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Cette section récapitule les erreurs que vous pourriez rencontrer et indique les points à vérifier le cas échéant.

## Problèmes d’autorisations
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Si vous rencontrez un problème avec les autorisations d’accès à un compartiment Amazon S3, vérifiez que les critères suivants sont remplis :

1. Si le compartiment Amazon S3 utilise une clé KMS gérée par AWS Key Management Service le client pour le chiffrement côté serveur, assurez-vous que le rôle IAM transmis à Amazon Bedrock dispose d'`kms:Decrypt`autorisations pour la clé KMS. Par exemple, voir [Autoriser un utilisateur à chiffrer et déchiffrer avec n'importe quelle AWS KMS clé d'un compte spécifique](https://docs.aws.amazon.com/kms/latest/developerguide/customer-managed-policies.html#iam-policy-example-encrypt-decrypt-one-account). AWS 

1. Le compartiment Amazon S3 se trouve dans la même région que la tâche de personnalisation du modèle Amazon Bedrock.

1. La politique d’approbation des rôles IAM inclut le service SP (`bedrock.amazonaws.com`).

Les messages suivants indiquent des problèmes liés aux autorisations d’accès aux données d’entraînement ou de validation dans un compartiment 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 vous rencontrez l'une des erreurs précédentes, vérifiez que le rôle IAM transmis au service dispose d'`s3:ListBucket`autorisations `s3:GetObject` et d'autorisations pour les URI du jeu de données de formation et de validation Amazon S3.

Le message suivant indique des problèmes liés aux autorisations d’écriture des données de sortie dans un compartiment 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 vous rencontrez l'erreur précédente, vérifiez que le rôle IAM transmis au service dispose d'`s3:PutObject`autorisations pour les données de sortie (URI Amazon S3).

## Problèmes liés aux données
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Les erreurs suivantes sont liées à des problèmes liés aux fichiers de données d’entraînement, de validation ou de sortie :

**Format de fichier non valide**

```
Unable to parse Amazon S3 file: {{fileName.jsonl}}. Data files must conform to JSONL format.
```

Si vous rencontrez l'erreur précédente, vérifiez que les conditions suivantes sont remplies :

1. Chaque ligne est au format JSON.

1. Chaque JSON possède deux clés, an {{input}} et an{{output}}, et chaque clé est une chaîne. Par exemple :

   ```
   {
       "input": "this is my input",
       "output": "this is my output"
   }
   ```

1. Aucune nouvelle ligne ou ligne vide n’a été ajoutée.

**Quota de caractères dépassé**

```
Input size exceeded in file {{fileName.jsonl}} for record starting with...
```

Si vous rencontrez une erreur commençant par le texte ci-dessus, assurez-vous que le nombre de caractères est conforme au quota de caractères dans [Préparez les données pour affiner vos modèles](model-customization-prepare.md).

**Nombre de jetons dépassé**

```
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 vous rencontrez une erreur similaire à celle de l’exemple précédent, assurez-vous que le nombre de jetons est conforme au quota de jetons indiqué dans [Préparez les données pour affiner vos modèles](model-customization-prepare.md).

## Third-party conditions de licence et problèmes de politique
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Les erreurs suivantes sont liées aux contrats de licence tiers et à leurs politiques :

**Fine-tuning documents incompatibles avec les termes de licence d'un tiers**

```
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 vous rencontrez l'erreur précédente, assurez-vous que votre jeu de données d'entraînement ne contient pas de contenu incompatible avec les politiques d'utilisation d'Anthropic. Si le problème persiste, contactez Support.

## Erreur interne
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```
Encountered an unexpected error when processing the request, please try again
```

Si vous rencontrez l'erreur précédente, il se peut qu'il y ait un problème avec le service. Soumettez la tâche à une nouvelle tentative. Si le problème persiste, contactez Support.