기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.
# 실패한 모델 훈련 디버깅
모델 훈련 중에 오류가 발생할 수 있습니다. [Amazon Rekognition Custom Labels는 콘솔과 DescribeProjectVersions의 응답에서 훈련 오류를 보고합니다.](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_DescribeProjectVersions)
오류는 터미널(훈련을 계속할 수 없음)이거나 비터미널(훈련 계속 가능)입니다. 훈련 및 테스트 데이터 세트의 내용과 관련된 오류의 경우 검증 결과([매니페스트 요약](tm-debugging-summary.md), [훈련 및 테스트 검증 매니페스트](tm-debugging-scope-json-line.md))를 다운로드할 수 있습니다. 검증 결과의 오류 코드를 사용하여 이 항목에서 추가 정보를 찾아보세요. 이 항목에서는 매니페스트 파일 오류(매니페스트 파일 내용이 검증되기 전에 발생하는 터미널 오류)에 대한 정보도 제공합니다.
**참고**
매니페스트는 데이터 세트의 콘텐츠를 저장하는 데 사용되는 파일입니다.
Amazon Rekognition Custom Labels 콘솔을 사용하여 일부 오류를 수정할 수 있습니다. 다른 오류의 경우 훈련 또는 테스트 매니페스트 파일을 업데이트해야 할 수도 있습니다. IAM 권한과 같은 기타 변경이 필요할 수 있습니다. 자세한 내용은 개별 오류에 대한 설명서를 참조하세요.
## 터미널 오류
터미널 오류로 인해 모델 훈련이 중단됩니다. 터미널 훈련 오류에는 서비스 오류, 매니페스트 파일 오류, 매니페스트 콘텐츠 오류의 세 가지 범주가 있습니다.
콘솔에서 Amazon Rekognition Custom Labels는 프로젝트 페이지의 **상태 메시지** 열에 모델의 터미널 오류를 표시합니다. 이름, 버전, 생성 날짜, 모델 성능, 훈련 완료 또는 실패와 같은 모델 상태를 나타내는 상태 메시지가 포함된 프로젝트 목록을 보여주는 프로젝트 관리 대시보드입니다.
![\[프로젝트 관리 대시보드의 스크린샷입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/rekognition/latest/customlabels-dg/images/terminal-errors.png)
AWS SDK를 사용하는 경우 [DescribeProjectVersions](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_DescribeProjectVersions)의 응답을 확인하여 터미널 매니페스트 파일 오류 또는 터미널 매니페스트 콘텐츠 오류가 발생했는지 확인할 수 있습니다. 이 경우 `Status` 값은 `TRAINING_FAILED`이고 `StatusMessage` 필드에는 오류가 포함됩니다.
### 서비스 오류
Amazon Rekognition에서 서비스 문제가 발생하여 훈련을 계속할 수 없을 때 터미널 서비스 오류가 발생합니다. Amazon Rekognition Custom Labels가 의존하는 다른 서비스의 장애를 예로 들 수 있습니다. Amazon Rekognition에서 서비스 문제가 발생함**에 따라 Amazon Rekognition Custom Labels가 콘솔에서 서비스 오류를 보고합니다. AWS SDK를 사용하는 경우 [CreateProjectVersion](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_CreateProjectVersion) 및 [DescribeProjectVersions](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_DescribeProjectVersions)에서 훈련 중에 발생하는 서비스 오류가 `InternalServerError` 예외로 발생합니다.
서비스 오류가 발생하는 경우 모델 훈련을 다시 시도하세요. 훈련이 계속 실패하는 경우, [AWS Support](https://aws.amazon.com/premiumsupport/)**에 연락하여 서비스 오류와 함께 보고된 오류 정보를 제공하세요.
### 터미널 매니페스트 파일 오류 목록
매니페스트 파일 오류는 훈련 및 테스트 데이터 세트에서 파일 수준 또는 여러 파일에서 발생하는 터미널 오류입니다. 매니페스트 파일 오류는 훈련 및 테스트 데이터 세트의 내용이 검증되기 전에 감지됩니다. 매니페스트 파일 오류로 인해 [비터미널 검증 오류](#tm-error-category-non-terminal-errors)가 보고되지 않습니다. 예를 들어, 빈 훈련 매니페스트 파일은 매니페스트 파일이 비어 있습니다** 오류가 발생합니다. 파일이 비어 있으므로 비터미널 JSON 라인 검증 오류는 보고될 수 없습니다. 매니페스트 요약도 생성되지 않습니다.
모델을 훈련하려면 먼저 매니페스트 파일 오류를 수정해야 합니다.
다음은 매니페스트 파일 오류 목록입니다.
+ [매니페스트 파일 확장명 또는 콘텐츠가 유효하지 않습니다.](tm-terminal-errors-reference.md#tm-error-message-ERROR_MANIFEST_INACCESSIBLE_OR_UNSUPPORTED_FORMAT)
+ [매니페스트 파일이 비어 있습니다.](tm-terminal-errors-reference.md#tm-error-message-ERROR_EMPTY_MANIFEST)
+ [매니페스트 파일 크기가 지원되는 최대 크기를 초과합니다.](tm-terminal-errors-reference.md#tm-error-message-ERROR_MANIFEST_SIZE_TOO_LARGE)
+ [출력 S3 버킷에 쓸 수 없습니다.](tm-terminal-errors-reference.md#tm-error-message-ERROR_CANNOT_WRITE_OUTPUT_S3_BUCKET)
+ [S3 버킷 권한이 올바르지 않습니다.](tm-terminal-errors-reference.md#tm-error-message-ERROR_INVALID_PERMISSIONS_MANIFEST_S3_BUCKET)
### 터미널 매니페스트 콘텐츠 오류 목록
매니페스트 콘텐츠 오류는 매니페스트 내의 콘텐츠와 관련된 터미널 오류입니다. 예를 들어 [매니페스트 파일에 레이블당 레이블이 지정된 이미지가 충분하지 않아 자동 분할을 수행할 수 없습니다](tm-debugging-aggregate-errors.md#tm-error-message-ERROR_INSUFFICIENT_IMAGES_PER_LABEL_FOR_AUTOSPLIT)라는 오류가 발생하는 경우, 훈련 데이터 세트에 테스트 데이터 세트를 생성할 만큼 레이블이 지정된 이미지가 충분하지 않으므로 훈련을 완료할 수 없습니다.
오류는 콘솔과 `DescribeProjectVersions` 응답 양식에 보고될 뿐 아니라 다른 터미널 매니페스트 콘텐츠 오류와 함께 매니페스트 요약에도 보고됩니다. 자세한 내용은 [매니페스트 요약 이해](tm-debugging-summary.md) 단원을 참조하십시오.
비터미널 JSON 라인 오류는 별도의 훈련 및 테스트 검증 결과 매니페스트에도 보고됩니다. Amazon Rekognition Custom Labels에서 발견된 비터미널 JSON 라인 오류는 훈련을 중단시키는 매니페스트 콘텐츠 오류와 반드시 관련이 있는 것은 아닙니다. 자세한 내용은 [훈련 및 테스트 검증 결과 매니페스트의 이해](tm-debugging-scope-json-line.md) 단원을 참조하십시오.
모델을 훈련하려면 먼저 매니페스트 콘텐츠 오류를 수정해야 합니다.
다음은 매니페스트 콘텐츠 오류에 대한 오류 메시지입니다.
+ [매니페스트 파일에 잘못된 행이 너무 많습니다.](tm-debugging-aggregate-errors.md#tm-error-message-ERROR_TOO_MANY_INVALID_ROWS_IN_MANIFEST)
+ [매니페스트 파일에는 여러 S3 버킷의 이미지가 포함되어 있습니다.](tm-debugging-aggregate-errors.md#tm-error-message-ERROR_IMAGES_IN_MULTIPLE_S3_BUCKETS)
+ [이미지 S3 버킷의 소유자 ID가 잘못되었습니다.](tm-debugging-aggregate-errors.md#tm-error-message-ERROR_INVALID_IMAGES_S3_BUCKET_OWNER)
+ [매니페스트 파일에 레이블당 레이블이 지정된 이미지가 부족하여 자동 분할을 수행할 수 없습니다.](tm-debugging-aggregate-errors.md#tm-error-message-ERROR_INSUFFICIENT_IMAGES_PER_LABEL_FOR_AUTOSPLIT)
+ [매니페스트 파일에 레이블이 너무 적습니다.](tm-debugging-aggregate-errors.md#tm-error-message-ERROR_MANIFEST_TOO_FEW_LABELS)
+ [매니페스트 파일에 레이블이 너무 많습니다.](tm-debugging-aggregate-errors.md#tm-error-message-ERROR_MANIFEST_TOO_MANY_LABELS)
+ [훈련 매니페스트 파일과 테스트 매니페스트 파일 간에 겹치는 레이블이 \$1\$1% 미만입니다.](tm-debugging-aggregate-errors.md#tm-error-message-ERROR_INSUFFICIENT_LABEL_OVERLAP)
+ [매니페스트 파일에 사용 가능한 레이블이 너무 적습니다.](tm-debugging-aggregate-errors.md#tm-error-message-ERROR_MANIFEST_TOO_FEW_USABLE_LABELS)
+ [훈련 매니페스트 파일과 테스트 매니페스트 파일 간에 겹치는 사용 가능한 레이블이 \$1\$1% 미만입니다.](tm-debugging-aggregate-errors.md#tm-error-message-ERROR_INSUFFICIENT_USABLE_LABEL_OVERLAP)
+ [S3 버킷에서 이미지를 복사하지 못했습니다.](tm-debugging-aggregate-errors.md#tm-error-message-ERROR_FAILED_IMAGES_S3_COPY)
## 비터미널 JSON 라인 검증 오류 목록
JSON 라인 검증 오류는 Amazon Rekognition Custom Labels가 모델 훈련을 중단할 필요가 없는 비터미널 오류입니다.
JSON 라인 검증 오류는 콘솔에 표시되지 않습니다.
훈련 및 테스트 데이터 세트에서 JSON 라인은 하나의 이미지에 대한 훈련 또는 테스트 정보를 나타냅니다. 잘못된 이미지와 같은 JSON 라인의 검증 오류는 훈련 및 테스트 검증 매니페스트에 보고됩니다. Amazon Rekognition Custom Labels는 매니페스트에 있는 다른 유효한 JSON 라인을 사용하여 훈련을 완료합니다. 자세한 내용은 [훈련 및 테스트 검증 결과 매니페스트의 이해](tm-debugging-scope-json-line.md) 단원을 참조하십시오. 검증 규칙에 대한 자세한 내용은 [매니페스트 파일의 검증 규칙](md-create-manifest-file-validation-rules.md) 항목을 참조하세요.
**참고**
JSON 라인 오류가 너무 많으면 훈련이 실패합니다.
향후 오류를 유발하거나 모델 훈련에 영향을 미칠 수 있으므로 비터미널 JSON 라인 오류도 수정하는 것이 좋습니다.
Amazon Rekognition Custom Labels는 다음과 같은 비터미널 JSON 라인 검증 오류를 생성할 수 있습니다.
+ [source-ref 키가 누락되었습니다.](tm-debugging-json-line-errors.md#tm-error-ERROR_MISSING_SOURCE_REF)
+ [source-ref 값의 형식이 잘못되었습니다.](tm-debugging-json-line-errors.md#tm-error-ERROR_INVALID_SOURCE_REF_FORMAT)
+ [레이블 속성을 찾을 수 없습니다.](tm-debugging-json-line-errors.md#tm-error-ERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTES)
+ [레이블 속성 \$1\$1의 형식이 잘못되었습니다.](tm-debugging-json-line-errors.md#tm-error-ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT)
+ [레이블 attributemetadata의 형식이 잘못되었습니다.](tm-debugging-json-line-errors.md#tm-error-ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_METADATA_FORMAT)
+ [유효한 레이블 속성을 찾을 수 없습니다.](tm-debugging-json-line-errors.md#tm-error-ERROR_NO_VALID_LABEL_ATTRIBUTES)
+ [하나 이상의 경계 상자에 신뢰도 값이 누락되었습니다.](tm-debugging-json-line-errors.md#tm-error-ERROR_MISSING_BOUNDING_BOX_CONFIDENCE)
+ [클래스 맵에서 하나 이상의 클래스 ID가 누락되었습니다.](tm-debugging-json-line-errors.md#tm-error-ERROR_MISSING_CLASS_MAP_ID)
+ [JSON 라인의 형식이 잘못되었습니다.](tm-debugging-json-line-errors.md#tm-error-ERROR_INVALID_JSON_LINE)
+ [이미지가 유효하지 않습니다. S3 경로 및/또는 이미지 속성을 확인하세요.](tm-debugging-json-line-errors.md#tm-error-ERROR_INVALID_IMAGE)
+ [경계 상자에 오프 프레임 값이 있습니다.](tm-debugging-json-line-errors.md#tm-error-ERROR_INVALID_BOUNDING_BOX)
+ [경계 상자의 높이와 너비가 너무 작습니다.](tm-debugging-json-line-errors.md#tm-error-ERROR_BOUNDING_BOX_TOO_SMALL)
+ [경계 상자가 허용된 최대 값보다 많습니다.](tm-debugging-json-line-errors.md#tm-error-ERROR_TOO_MANY_BOUNDING_BOXES)
+ [유효한 주석을 찾을 수 없습니다.](tm-debugging-json-line-errors.md#tm-error-ERROR_NO_VALID_ANNOTATIONS)