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Problèmes connus et limitations

Problèmes connus et limitations

Les limitations et problèmes connus suivants s'appliquent à watsonx.

Problèmes de bloc-notes

Vous pouvez rencontrer certains de ces problèmes lors de la mise en route et de l'utilisation de blocs-notes.

L'installation manuelle de certaines bibliothèques tensorielles n'est pas prise en charge

Certaines bibliothèques de flux tensorielles sont préinstallées, mais si vous essayez d'installer des bibliothèques de flux tensorielles supplémentaires, un message d'erreur s'affiche.

La connexion au noyau de bloc-notes prend plus de temps que prévu après l'exécution d'une cellule de code

Si vous essayez de vous reconnecter au noyau et d'exécuter immédiatement une cellule de code (ou si la reconnexion du noyau s'est produite lors de l'exécution du code), le bloc-notes ne se reconnecte pas au noyau et aucune sortie n'est affichée pour la cellule de code. Vous devez vous reconnecter manuellement au noyau en cliquant sur Noyau > Reconnecter. Lorsque le noyau est prêt, vous pouvez essayer de réexécuter la cellule de code.

L'utilisation de l'objet sqlContext prédéfini dans plusieurs blocs-notes génère une erreur

Vous pouvez recevoir un message d'erreur Apache Spark si vous utilisez l'objet sqlContext prédéfini dans plusieurs blocs-notes. Créez un objet sqlContext pour chaque bloc-notes. Consultez cette explication de Stack Overflow.

Message signalant que la connexion a échoué

Si le noyau s'arrête, le bloc-notes n'est plus automatiquement sauvegardé. Pour l'enregistrer, cliquez sur Fichier > Sauvegarder manuellement, et vous devez obtenir un message Bloc-notes enregistré dans la zone d'information du noyau, qui apparaît avant la version de Spark. Si vous recevez un message indiquant que le noyau a échoué, pour reconnecter votre bloc-notes au noyau, cliquez sur Noyau > Reconnecter. Si rien ne vous permet de redémarrer le noyau et que vous ne pouvez pas enregistrer le bloc-notes, vous pouvez le télécharger pour enregistrer vos modifications en cliquant sur Fichier > Télécharger en tant que > Bloc-notes (.ipynb). Vous devez ensuite créer un bloc-notes basé sur le fichier de bloc-notes téléchargé.

Impossible de se connecter au noyau du bloc-notes

Si vous tentez d'exécuter un bloc-notes et que vous voyez le message Connecting to Kernel, suivi de Connection failed. Reconnecting et, enfin, d'un message d'erreur de connexion, la raison peut être que votre pare-feu bloque l'exécution du bloc-notes.

Si Watson Studio est installé derrière un pare-feu, vous devez ajouter la connexion WebSocket wss://dataplatform.cloud.ibm.com aux paramètres du pare-feu. L'activation de cette connexion WebSocket est requise lorsque vous utilisez des blocs-notes et RStudio.

Erreur de ressources disponibles insuffisantes lors de l'ouverture ou de l'édition d'un bloc-notes

Si le message suivant s'affiche lors de l'ouverture ou de l'édition d'un bloc-notes, l'environnement d'exécution associé à votre bloc-notes présente des problèmes de ressources:

Insufficient resources available
A runtime instance with the requested configuration can't be started at this time because the required hardware resources aren't available.
Try again later or adjust the requested sizes.

Pour trouver la cause, essayez de vérifier la page de statut des incidents IBM Cloud affectant Watson Studio. De plus, vous pouvez ouvrir un cas de support sur le portail de support IBM Cloud .

Problèmes d'apprentissage automatique

Vous pouvez rencontrer certains de ces problèmes lorsque vous utilisez des outils d'apprentissage automatique.

Configuration requise des régions

Vous ne pouvez associer une instance de service Watson Machine Learning à votre projet que si l'instance de service Watson Machine Learning et l'instance Watson Studio se trouvent dans la même région.

Accès aux liens si vous créez une instance de service lors de l'association d'un service à un projet

Lorsque vous associez un service Watson Machine Learning à un projet, vous avez la possibilité de créer une nouvelle instance de service. Si vous choisissez de créer un nouveau service, les liens de la page de service risquent de ne pas fonctionner. Pour accéder aux termes de service, aux API et à la documentation, cliquez avec le bouton droit de la souris sur les liens pour les ouvrir dans de nouvelles fenêtres.

Les actifs de l'apprentissage fédéré ne peuvent pas être recherchés dans Tous les actifs, les résultats de la recherche ou les résultats de filtre dans l'interface utilisateur des nouveaux projets

Vous ne pouvez pas rechercher des actifs d'apprentissage fédéré à partir de la vue Tous les actifs , des résultats de recherche ou des résultats de filtre de votre projet.

Solution palliative: Cliquez sur l'actif d'apprentissage fédéré pour ouvrir l'outil.

Problèmes de déploiement

  • Un déploiement qui est inactif (pas de scores) pendant une période définie (24 heures pour le plan gratuit ou 120 heures pour un plan payant) est automatiquement mis en veille. Lorsqu'une nouvelle demande de score est soumise, le déploiement est réactivé et la demande de score est traitée. Prévoyez un court délai de 1 à 60 secondes pour la première demande de score après l'activation, en fonction de l'infrastructure de modèle.
  • Pour certaines infrastructures, comme le modélisateur SPSS, la première demande de score d'un modèle déployé après une mise en veille risque de générer une erreur 504. Si ce problème se produit, soumettez à nouveau la demande ; les demandes suivantes doivent aboutir.

Limitations de Watson Machine Learning

Limitations connues d'AutoAI

  • A l'heure actuelle, les expérimentations AutoAI ne prennent pas en charge les jeux de caractères codés sur deux octets. AutoAI ne prend en charge que les fichiers CSV contenant des caractères ASCII. Les utilisateurs doivent convertir tous les caractères non-ASCII dans le nom ou le contenu du fichier et fournir des données d'entrée en tant que CSV, comme défini dans Cette norme CSV.

  • Pour interagir avec un modèle AutoAI à l'aide d'un programme, utilisez l'API REST au lieu du client Python. A l'heure actuelle, les API du client Python requises pour prendre en charge AutoAI ne sont pas disponibles.

Module de données non trouvé dans IBM Federated Learning

Le gestionnaire de données pour IBM Federated Learning tente d'extraire un module de données de la bibliothèque FL, mais il est incapable de le trouver. Le message d'erreur suivant peut s'afficher :

ModuleNotFoundError: No module named 'ibmfl.util.datasets'

La question peut être issue de l'utilisation d'un gestionnaire de données obsolète. Vérifiez et mettez à jour votre gestionnaire de données pour qu'il soit conforme à la dernière spécification. Voici le lien vers le gestionnaire de données MNIST le plus récent ou vérifiez que vos exemples de version sont à jour.

Problèmes liés à SPSS Modeler

Vous pouvez rencontrer certains des problèmes ci-dessous lorsque vous utilisez SPSS Modeler.

Restrictions d'exécution de SPSS Modeler

Watson Studio n'inclut pas la fonction SPSS au Pérou, en Equateur, en Colombie et au Venezuela.

Noeud de fusion et caractères Unicode

Le noeud Fusionner traite les caractères japonais très similaires suivants comme le même caractère.
caractères japonais

problèmes de connexion

Vous pouvez rencontrer ce problème lorsque vous utilisez des connexions.

La connexion Cloudera Impala ne fonctionne pas avec l'authentification LDAP

Si vous créez une connexion à une source de données Cloudera Impala et que le serveur Cloudera Impala est configuré pour l'authentification LDAP, la méthode d'authentification par nom d'utilisateur et mot de passe dans IBM watsonx ne fonctionnera pas.

Solution palliative: désactivez l'option Activer l'authentification LDAP sur le serveur Impala . Voir Configuration de l'authentification LDAP dans la documentation Cloudera .

Problèmes connus liés à Watson Pipelines

Les problèmes concernent Watson Pipelines.

Des boucles d'imbrication de plus de 2 niveaux peuvent entraîner une erreur de pipeline

L'imbrication de boucles de plus de 2 niveaux peut entraîner une erreur lors de l'exécution du pipeline, telle qu'une erreur lors de l'extraction de l'exécution. La consultation des journaux peut afficher une erreur telle que text in text not resolved: neither pipeline_input nor node_output. Si vous effectuez une boucle avec la sortie d'un script Bash, le journal peut répertorier une erreur telle que la suivante: PipelineLoop can't be run; it has an invalid spec: non-existent variable in $(params.run-bash-script-standard-output). Pour résoudre le problème, n'imbriquez pas de boucles de plus de 2 niveaux.

Le navigateur d'actifs ne reflète pas toujours le nombre total de types d'actifs

Lorsque vous sélectionnez un actif dans le navigateur d'actifs, par exemple en choisissant une source pour un noeud Copier, vous voyez que certains actifs répertorient le nombre total de ce type d'actif disponible, mais pas les blocs-notes. Il s'agit d'une limitation actuelle.

Impossible de supprimer des versions de pipeline

Pour le moment, il n'est pas possible de supprimer les versions sauvegardées des pipelines dont vous n'avez plus l'utilité.

La suppression d'une expérimentation AutoAI échoue dans certaines conditions

L'utilisation d'un noeud Supprimer l'expérimentation AutoAI pour supprimer une expérimentation AutoAI créée à partir de l'interface utilisateur des projets ne supprime pas l'actif AutoAI. Le reste du flux peut toutefois se terminer avec succès.

Le cache apparaît activé mais n'est pas activé

Si le Mode de copie du noeud Copier les actifs est défini sur Overwrite, le cache est affiché comme étant activé mais reste désactivé.

Limitations de Watson Pipelines

Ces limitations s'appliquent à Watson Pipelines.

Limites de pipeline unique

Ces limitations s'appliquent à un seul pipeline, quelle que soit la configuration.

  • Un pipeline ne peut pas contenir plus de 120 noeuds standard
  • Tout pipeline avec une boucle ne peut pas contenir plus de 600 noeuds dans toutes les itérations (par exemple, 60 itérations-10 noeuds chacun)

Limitations par taille de configuration

Configuration minimale

Une configuration SMALL prend en charge 600 noeuds standard (sur tous les pipelines actifs) ou 300 noeuds exécutés en boucle. Par exemple :

  • 30 pipelines standard avec 20 noeuds exécutés en parallèle = 600 noeuds standard
  • 3 pipelines contenant une boucle avec 10 itérations et 10 noeuds dans chaque itération = 300 noeuds dans une boucle

Configuration moyenne

Une configuration MEDIUM prend en charge 1200 noeuds standard (sur tous les pipelines actifs) ou 600 noeuds exécutés en boucle. Par exemple :

  • 30 pipelines standard avec 40 noeuds exécutés en parallèle = 1200 noeuds standard
  • 6 pipelines contenant une boucle avec 10 itérations et 10 noeuds dans chaque itération = 600 noeuds dans une boucle

Configuration maximale

Une configuration LARGE prend en charge 4800 noeuds standard (sur tous les pipelines actifs) ou 2400 noeuds exécutés en boucle. Par exemple :

  • 80 pipelines standard avec 60 noeuds exécutés en parallèle = 4800 noeuds standard
  • 24 pipelines contenant une boucle avec 10 itérations et 10 noeuds dans chaque itération = 2400 noeuds dans une boucle

Limites de taille d'entrée et de sortie

Les valeurs d'entrée et de sortie, qui incluent les paramètres de pipeline, les variables utilisateur et les entrées et sorties de noeud générique, ne peuvent pas dépasser 10 Ko de données.

Entrée par lot limitée aux actifs de données

Actuellement, l'entrée pour les travaux de déploiement par lot est limitée aux actifs de données. Cela signifie que certains types de déploiement, qui nécessitent une entrée JSON ou plusieurs fichiers comme entrée, ne sont pas pris en charge. Par exemple, les modèles SPSS et les solutions Decision Optimization nécessitant plusieurs fichiers en entrée ne sont pas pris en charge.

Problèmes liés à Cloud Object Storage

Ces problèmes s'appliquent à l'utilisation de Cloud Object Storage.

Problèmes liés à Cloud Object Storage lorsque Key Protect est activé

Key Protect associé à Cloud Object Storage n'est pas pris en charge pour l'utilisation d'actifs Watson Machine Learning . Si vous utilisez Key Protect, vous pouvez rencontrer ces problèmes lorsque vous utilisez des actifs dans Watson Studio.

  • La formation ou la sauvegarde de ces actifs Watson Machine Learning peut échouer:
    • AI automatique
    • Apprentissage fédéré
    • Watson Pipelines
  • Il se peut que vous ne puissiez pas sauvegarder un modèle SPSS ou un modèle de bloc-notes dans un projet

Problèmes liés à watsonx.governance

Délai d'affichage des données de déploiement de modèle d'invite dans une fiche d'information

Lorsqu'un déploiement est créé pour un modèle d'invite, les faits du déploiement ne sont pas ajoutés immédiatement à la fiche technique. Vous devez d'abord évaluer le déploiement ou afficher la page de suivi du cycle de vie pour ajouter les faits à la fiche d'information.

Problèmes d'affichage pour les utilisateurs de fiche technique existants

Si vous avez précédemment utilisé des fiches techniques avec IBM Knowledge Catalog et que vous créez un nouveau cas d'utilisation d'IA dans watsonx.governance, vous pouvez rencontrer des problèmes d'affichage, tels que des zones de niveau de risque en double dans la section Informations générales et détails de l'interface de cas d'utilisation d'IA.

Pour résoudre les problèmes d'affichage, mettez à jour la définition de type d'actif model_entry_user . Pour plus de détails sur la mise à jour d'un cas d'utilisation à l'aide d'un programme, voir Personnalisation des détails d'un cas d'utilisation ou d'une fiche d'information.

Liens de pièces jointes redondantes dans la fiche d'information

Une fiche factsheet assure le suivi de tous les événements d'un actif pendant toutes les phases du cycle de vie. Les pièces jointes apparaissent dans chaque étape, créant une redondance dans la feuille d'informations.

Recherche et réponse à l'IA générative
Ces réponses sont générées par un modèle de langue de grande taille dans watsonx.ai en fonction du contenu de la documentation du produit. En savoir plus