기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

# 일반적인 설정 문제 해결
<a name="mlflow-troubleshooting"></a>

일반적인 문제 해결 방법을 알아봅니다.

## 'groff'라는 실행 파일을 찾을 수 없습니다.
<a name="mlflow-troubleshooting-groff"></a>

를 사용할 때 오류가 발생할 AWS CLI수 있습니다`Could not find executable named 'groff'`.

Mac을 사용하는 경우 다음 명령을 사용하여 이 문제를 해결할 수 있습니다.

```
brew install groff
```

Linux 머신에서 다음 명령을 사용합니다.

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

## jq 명령을 찾을 수 없음
<a name="mlflow-troubleshooting-jq"></a>

AuthZ 권한 정책 JSON 파일을 생성할 때 `jq: command not found` 오류가 발생할 수 있습니다.

Mac을 사용하는 경우 다음 명령을 사용하여 이 문제를 해결할 수 있습니다.

```
brew install jq
```

Linux 머신에서 다음 명령을 사용합니다.

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

## AWS MLflow 플러그인 설치 속도
<a name="mlflow-troubleshooting-speeds"></a>

Mac Python 환경을 사용할 때 AWS MLflow 플러그인을 설치하는 데 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다.

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

`UnsupportedModelRegistryStoreURIException`가 표시되면 다음을 시도해 보세요.

1. Jupyter Notebook 커널을 다시 시작합니다.

1.  AWS MLflow 플러그인을 다시 설치합니다.

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

## 지원되지 않는 MLflow 기능
<a name="mlflow-troubleshooting-unsupported-features"></a>

오픈 소스 MLflow에서 사용할 수 있는 일부 기능은 Amazon SageMaker AI 관리형 MLflow에서 지원되지 않습니다.

다음 기능은 현재 지원되지 않습니다.
+ **[MLflow AI Gateway](https://mlflow.org/docs/latest/genai/governance/ai-gateway/)** - LLM 공급자에 대한 연결을 관리하기 위한 MLflow AI Gateway를 사용할 수 없습니다.
+ **[LLM 심사자 및 득점자](https://mlflow.org/docs/latest/genai/eval-monitor/scorers/)** - 기본 제공 심사자 및 사용자 지정 심사자는 지원되지 않습니다. 코드 기반 채점자는 예상대로 계속 작동합니다.
+ **[프롬프트 최적화](https://mlflow.org/docs/latest/genai/prompt-registry/optimize-prompts/)** - 자동 프롬프트 최적화를 사용할 수 없습니다.
+ **[OpenTelemetry 통합](https://mlflow.org/docs/latest/genai/tracing/opentelemetry/)** - OTEL 호환 추적 수집 엔드포인트를 사용할 수 없습니다.

이러한 기능을 사용하려고 하면 UI 요소가 누락되거나 예기치 않은 오류가 발생할 수 있습니다. 이는 Amazon SageMaker AI 관리형 환경에서 예상되는 동작입니다.