Problemi noti e limitazioni
Le seguenti limitazioni e problemi noti si applicano a watsonx.
- Limitazioni regionali
- Notebook
- Apprendimento automatico
- SPSS Modeler
- connessioni
- Pipeline di orchestrazione
- watsonx.governance
Problemi relativi al notebook
Potresti riscontrare alcuni di questi problemi durante l'introduzione e l'utilizzo dei notebook.
Esportazione di un notebook in HTML nell'editor Jupyter Notebook non riuscita
Quando si utilizza un Jupyter Notebook creato in uno strumento diverso da Watson Studio, potrebbe non essere possibile esportare il notebook in HTML. Questo problema si verifica quando l'output della cella è esposto.
Soluzione temporanea
Nella UI di Jupyter Notebook , andare a Modifica e fare clic su Modifica metadati del notebook.
Rimuovere i metadati seguenti:
"widgets": { "state": {}, "version": "1.1.2" }
Fare clic su Modifica.
Salvare il notebook.
L'installazione manuale di alcune librerie tensor non è supportata
Alcune librerie di flusso tensor sono preinstallate, ma se si tenta di installare altre librerie di flusso tensor, si riceve un errore.
La connessione al kernel del notebook sta impiegando più tempo del previsto dopo l'esecuzione di una cella di codice
Se si tenta di riconnettersi al kernel e si esegue immediatamente una cella di codice (o se la riconnessione del kernel si è verificata durante l'esecuzione del codice), il notebook non si riconnette al kernel e non viene visualizzato alcun output per la cella di codice. È necessario riconnettersi manualmente al kernel facendo clic su Kernel > Riconnetti. Quando il kernel è pronto, è possibile provare a eseguire nuovamente la cella di codice.
L'uso dell'oggetto sqlContext predefinito in più notebook causa un errore
Potresti ricevere un errore Apache Spark se utilizzi l'oggetto sqlContext predefinito in più notebook. Creare un nuovo oggetto sqlContext per ogni notebook. Vedi questa spiegazione di Stack Overflow.
Messaggio di connessione non riuscita
Se il kernel si arresta, il notebook non viene più salvato automaticamente. Per salvarlo, fare clic su File > Salva manualmente e si dovrebbe ottenere un messaggio Notebook salvato nell'area delle informazioni del kernel, che appare prima della versione Spark. Se si riceve un messaggio che indica che il kernel non è riuscito, per riconnettere il notebook al kernel, fare clic su Kernel > Riconnetti. Se non si riavvia il kernel e non è possibile salvare il notebook, è possibile scaricarlo per salvare le proprie modifiche facendo clic su File > Scarica come > Notebook (.ipynb). Quindi, è necessario creare un nuovo notebook basato sul file del notebook scaricato.
I collegamenti ipertestuali alle sezioni del notebook non funzionano in modalità anteprima
Se il notebook contiene sezioni a cui ci si collega da una sezione introduttiva nella parte superiore del notebook, ad esempio, i collegamenti a queste sezioni non funzioneranno se il notebook è stato aperto in modalità di sola visualizzazione in Firefox. Tuttavia, se si apre il notebook in modalità di modifica, questi collegamenti funzioneranno.
Impossibile collegarsi al kernel del notebook
Se si tenta di eseguire un notebook e viene visualizzato il messaggio Connecting to Kernel
, seguito da Connection failed. Reconnecting
e infine da un messaggio di errore di connessione non riuscita, il motivo potrebbe essere che il firewall sta bloccando l'esecuzione del notebook.
Se Watson Studio è installato dietro un firewall, devi aggiungere la WebSocket wss://dataplatform.cloud.ibm.com
alle impostazioni del firewall. L'abilitazione di questa connessione WebSocket è richiesta quando si utilizzano notebook e RStudio.
Problemi di machine learning
Potresti riscontrare alcuni di questi problemi quando lavori con gli strumenti di machine learning.
Requisiti regione
È possibile solo associare un'istanza del servizio Watson Machine Learning al progetto quando l'istanza del servizio Watson Machine Learning e l'istanza Watson Studio si trovano nella stessa regione.
Accesso ai link se si crea un'istanza del servizio durante l'associazione di un servizio a un progetto
Mentre si associa un servizio Watson Machine Learning a un progetto, è possibile creare una nuova istanza del servizio. Se si sceglie di creare un nuovo servizio, i link nella pagina del servizio potrebbero non funzionare. Per accedere ai termini del servizio, alle API e alla documentazione, fare clic con il pulsante destro del mouse sui link per aprirli in nuove finestre.
Gli asset di apprendimento federato non possono essere ricercati in Tutti gli asset, i risultati della ricerca o i risultati del filtro nella UI dei nuovi progetti
Non è possibile ricercare gli asset di apprendimento federato dalla vista Tutti gli asset , i risultati della ricerca o i risultati del filtraggio del progetto.
Soluzione temporanea: fare clic sull'asset Federated Learning per aprire lo strumento.
Problemi di installazione
- Una distribuzione che è inattiva (nessun punteggio) per un periodo di tempo impostato (24 ore per il piano gratuito o 120 ore per un piano a pagamento) viene automaticamente sospesa. Quando viene inoltrata una nuova richiesta di calcolo del punteggio, la distribuzione viene riattivata e la richiesta di punteggio viene soddisfatta. Aspettati un breve ritardo da 1 a 60 secondi per la prima richiesta di punteggio dopo l'attivazione, a seconda del framework di modello.
- Per alcuni framework, come il modeler SPSS , la prima richiesta di punteggio per un modello distribuito dopo la sospensione potrebbe causare un errore 504. Se ciò si verifica, inoltrare nuovamente la richiesta; le richieste successive dovrebbero avere esito positivo.
Limitazioni di Watson Machine Learning
Limitazioni note di AutoAI
Attualmente, gli esperimenti AutoAI non supportano le serie di caratteri a doppio byte. AutoAI supporta solo file CSV con caratteri ASCII. Gli utenti devono convertire qualsiasi carattere non ASCII nel nome file o nel contenuto e fornire i dati di input come CSV come definito in questo standard CSV.
Per interagire in modo programmatico con un modello AutoAI , utilizza l'API REST invece del client Python . Le API per il client Python richieste per supportare AutoAI non sono generalmente disponibili al momento.
Modulo dati non trovato in IBM Federated Learning
Il gestore dati per IBM Federated Learning sta tentando di estrarre un modulo dati dalla libreria FL ma non è in grado di trovarlo. Potrebbe essere visualizzato il seguente messaggio di errore:
ModuleNotFoundError: No module named 'ibmfl.util.datasets'
Il problema potrebbe derivare dall'utilizzo di DataHandlerobsoleto. Esaminare e aggiornare il DataHandler per conformarlo alla specifica più recente. Di seguito è riportato il link al gestore dati MNIST più recente o verificare che le versioni di esempio siano aggiornate.
Problemi relativi a SPSS Modeler
Alcuni di questi problemi potrebbero verificarsi quando si utilizza SPSS Modeler.
Limitazioni di runtime di SPSS Modeler
Watson Studio non include la funzionalità SPSS in Perù, Ecuador, Colombia e Venezuela.
Dati data/ora misurati in microsecondi
Se disponi di dati data / ora misurati in microsecondi, puoi utilizzare i dati più precisi nel tuo flusso. Tuttavia, puoi importare dati misurati in microsecondi solo da connettori che supportano il pushback SQL. Per ulteriori informazioni sui connettori che supportano il pushback SQL, consultare Origini dati supportate per SPSS Modeler.
Unisci i caratteri nodo e unicode
Il nodo Unisci tratta i seguenti caratteri giapponesi molto simili come lo stesso carattere.
Problemi di connessione
Potresti riscontrare questo problema quando gestisci le connessioni.
Apache Impala non funziona con l'autenticazione LDAP
Se si crea una connessione a un'origine dati Apache Impala e il server Apache Impala è impostato per l'autenticazione LDAP, il metodo di autenticazione con nome utente e password in IBM watsonx non funziona.
Soluzione: disabilitare l'opzione Abilita autenticazione LDAP sul server Impala . Vedere Configurazione dell'autenticazione LDAP nelCloudera documentazione.
Problemi noti delle pipeline di orchestrazione
I problemi relativi alle pipeline di orchestrazione.
Il browser degli asset non riflette sempre il conteggio per i numeri totali del tipo di asset
Quando si seleziona un asset dal browser di asset, ad esempio la scelta di un'origine per un nodo Copia, si nota che alcuni asset elencano il numero totale di quel tipo di asset disponibile, ma non i notebook. Questa è una limitazione attuale.
Impossibile eliminare le versioni della pipeline
Attualmente, non puoi eliminare le versioni salvate delle pipeline che non ti servono più. Tutte le versioni verranno eliminate quando la pipeline viene eliminata.
L'eliminazione di un esperimento AutoAI non riesce in alcune condizioni
Utilizzando un nodo Elimina esperimento AutoAI per eliminare un esperimento AutoAI creato dalla UI Progetti, l'asset AutoAI non viene eliminato. Tuttavia, il resto del flusso può essere completato correttamente.
La cache è abilitata ma non è abilitata
Se la modalità di copia del nodo Pipelines Copia asset è impostata su Overwrite
, la cache viene visualizzata come abilitata ma rimane disabilitata.
Le pipeline non possono salvare alcune istruzioni SQL
Le pipeline non possono salvare quando le istruzioni SQL con parentesi vengono inoltrate in uno script o in una variabile utente.
Per risolvere questo problema, sostituisci tutte le istanze di parentesi con il rispettivo codice ASCII ((
con #40
e )
con #41
) e sostituisci il codice quando lo imposti come variabile utente.
Ad esempio, l'istruzione select CAST(col1 as VARCHAR(30)) from dbo.table
in un Esegui nodo script Bash causerà un errore. Utilizzare, invece, l'istruzione select CAST#40col1 as VARCHAR#4030#41#41 from dbo.table
e sostituire le istanze quando viene impostata come variabile utente.
Le pipeline di orchestrazione si interrompono quando viene raggiunto il limite per le annotazioni
Le espressioni pipeline richiedono annotazioni, che hanno un limite a causa del limite per le annotazioni in Kubernetes. Se raggiungi questo limite, la pipeline verrà interrotta senza visualizzare i log.
Limitazioni delle pipeline di orchestrazione
Queste limitazioni si applicano alle pipeline di orchestrazione.
- Limiti pipeline singola
- Limiti della dimensione di input e output
- Input batch limitato agli asset di dati
- Gli script Bash generano errori con i comandi curl
Limiti pipeline singola
Queste limitazioni si applicano a una singola pipeline, indipendentemente dalla configurazione.
- Qualsiasi singola pipeline non può contenere più di 120 nodi standard
- Qualsiasi pipeline con un loop non può contenere più di 600 nodi in tutte le iterazioni (ad esempio, 60 iterazioni - 10 nodi ciascuno)
Limiti della dimensione di input e output
I valori di input e output, che comprendono i parametri della pipeline, le variabili utente e gli input e gli output generici del nodo, non possono superare i 10 KB di dati.
Input batch limitato agli asset di dati
Attualmente, l'input per i lavori di distribuzione batch è limitato agli asset di dati. Ciò significa che alcuni tipi di distribuzioni, che richiedono l'input JSON o più file come input, non sono supportati. Ad esempio, i modelli SPSS e soluzioni Decision Optimization che richiedono più file come input non sono supportati.
Gli script Bash generano errori con i comandi curl
Gli script Bash nelle tue pipeline potrebbero causare errori se implementi i comandi curl al loro interno. Per evitare questo problema, imposta i comandi curl come parametri. Per salvare una pipeline che causa errori durante il salvataggio, prova ad esportare il file isx e ad importarlo in un nuovo progetto.
Problemi con Cloud Object Storage
Questi problemi si applicano all'utilizzo di Cloud Object Storage.
Problemi con Cloud Object Storage quando Key Protect è abilitato
Key Protect insieme a Cloud Object Storage non è supportato per l'utilizzo con asset Watson Machine Learning . Se si utilizza Key Protect, potrebbero verificarsi questi problemi quando si utilizzano gli asset in Watson Studio.
- La formazione o il salvataggio di questi asset di Watson Machine Learning potrebbe non riuscire:
- AI automatica
- Apprendimento federato
- Pipeline
- Potrebbe non essere possibile salvare un modello SPSS o un modello notebook in un progetto
Problemi con watsonx.governance
Limitazione di integrazione con OpenPages
Quando l'AI Factsheets è integrato con OpenPages, i campi creati nei gruppi di campi MRG-UserFacts-Model
o MRG-UserFact-Model
e MRG-UserFacts-ModelEntry
o MRG-UserFact-ModelUseCase
sono sincronizzati con le definizioni di tipo di risorsa modelfacts_user_op
e model_entry_user_op
. Tuttavia, quando i campi vengono creati dall'applicazione OpenPages, evitare di specificare i campi come obbligatori e non specificare un intervallo di valori. Se li si contrassegna come obbligatori o si assegna un intervallo di valori, la sincronizzazione fallirà.
Ritardo nella visualizzazione dei dati di distribuzione del modello di prompt in una scheda informativa
Quando viene creata una distribuzione per un modello di richiesta, i fatti per la distribuzione non vengono aggiunti immediatamente al foglio di informazioni. È necessario prima valutare la distribuzione o visualizzare la pagina di traccia del ciclo di vita per aggiungere i fatti al factsheet.
Visualizza problemi per gli utenti del foglio factsheet esistenti
Se in precedenza sono stati utilizzati i factsheet con IBM Knowledge Catalog e si crea un nuovo caso di utilizzo AI in watsonx.governance, potrebbero essere visualizzati alcuni problemi di visualizzazione, come ad esempio campi di livello di rischio duplicati nella sezione Informazioni generali e dettagli dell'interfaccia del caso di utilizzo AI.
Per risolvere problemi di visualizzazione, aggiornare la definizione del tipo di asset model_entry_user
. Per i dettagli sull'aggiornamento programmatico di un caso di utilizzo, consultare Personalizzazione dei dettagli per un caso di utilizzo o un factsheet.
Collegamenti allegati ridondanti nel factsheet
Un factsheet tiene traccia di tutti gli eventi per un asset in tutte le fasi del ciclo di vita. Gli allegati vengono visualizzati in ogni fase, creando una certa ridondanza nel factsheet.
Gli allegati per i modelli di prompt non vengono salvati durante l'importazione o l'esportazione
Se il proprio caso di utilizzo AI contiene allegati per un modello di prompt, gli allegati non vengono conservati quando l'asset del modello di prompt viene esportato da un progetto o importato in uno spazio o progetto. È necessario allegare nuovamente i file dopo l'operazione di importazione.
Impossibilitato ad aprire OpenPages dopo aver abilitato l'integrazione con la console di governance
Quando abiliti l'integrazione con la console di governance, ricevi il seguente messaggio di errore:
Error occurred while setting OpenPages.
Operation failed due to an unexpected error.
Le informazioni non vengono sincronizzate con la console di governance.
Questo problema si verifica quando abiliti l'integrazione con la console di governance e disponi di modelli di base che supportano l'attività di traduzione. L'attività di traduzione manca nei seguenti campi della console di governance:
- Modello MRG: attività approvate
- Modello MRG: attività supportate
- Modello MRG: tipo di attività
Per risolvere questo problema, effettuare le seguenti operazioni per aggiornare i campi:
- Accedi alla console di governance come amministratore.
- Abilita modalità amministratore di sistema.
- Fate clic sul menu Amministrazione
e selezionate Configurazione della soluzione > Tipi di oggetto.
- Fare clic su Modello.
- Fare clic su Campi, quindi individuare il gruppo di campi Modello MRG.
- Fare clic sul campo Attività approvate.
- In Valori stringa enumerati, cliccare su Nuovo valore.
- Immettere la conversione sia per il nome che per l'etichetta, quindi fare clic su Crea.
- Fare clic su Eseguito.
- Ripetere i passi 6-10 per i campi Attività supportate e Tipo di attività.
- Disabilita modalità amministratore di sistema.