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# Risoluzione dei problemi di configurazione comuni
<a name="mlflow-troubleshooting"></a>

Scopri come risolvere i problemi più comuni.

## Impossibile trovare l’eseguibile denominato “groff”
<a name="mlflow-troubleshooting-groff"></a>

Quando utilizzi la AWS CLI, potresti riscontrare il seguente errore: `Could not find executable named 'groff'`.

Se utilizzi un Mac, puoi risolvere questo problema con il seguente comando:

```
brew install groff
```

In un sistema Linux, utilizza il seguente comando:

```
sudo apt-get update -y
sudo apt-get install groff -y
```

## Comando non trovato: jq
<a name="mlflow-troubleshooting-jq"></a>

Durante la creazione del file JSON della policy di autorizzazioni AuthZ, potresti riscontrare il seguente errore: `jq: command not found`.

Se utilizzi un Mac, puoi risolvere questo problema con il seguente comando:

```
brew install jq
```

In un sistema Linux, utilizza il seguente comando:

```
sudo apt-get update -y
sudo apt-get install jq -y
```

## Velocità di installazione del plug-in AWS MLflow
<a name="mlflow-troubleshooting-speeds"></a>

L’installazione del plug-in AWS MLflow può richiedere diversi minuti quando si utilizza un ambiente Mac Python.

## UnsupportedModelRegistryStoreURIException
<a name="mlflow-troubleshooting-uri-exception"></a>

Se viene visualizzato il messaggio di errore `UnsupportedModelRegistryStoreURIException`, effettua le operazioni seguenti:

1. Riavviare il kernel del notebook Jupyter.

1. Reinstallare il plugin AWS MLflow:

   ```
   !pip install --force-reinstall sagemaker-mlflow
   ```