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既知の問題と制約事項

既知の問題と制約事項

watsonxには、以下の制限事項と既知の問題が適用されます。

ノートブックの問題

ノートブックの使用を開始するときに、これらの問題のいくつかが発生することがあります。

一部の Tensor ライブラリーの手動インストールがサポートされていない

一部の Tensor Flow ライブラリーはプリインストールされていますが、ユーザーが追加の Tensor Flow ライブラリーをインストールしようとするとエラーになります。

コード・セル実行後のノートブック・カーネルへの接続に予想以上の時間がかかる

カーネルに再接続してコード・セルを即時に実行しようとした場合 (またはコード実行中にカーネルの再接続が発生した場合)、ノートブックはカーネルに再接続せず、コード・セルの出力は表示されません。 「カーネル」 > 「再接続」をクリックして、カーネルに手動で再接続する必要があります。 カーネルが準備できたら、コード・セルを再度実行できます。

事前定義の sqlContext オブジェクトを複数のノートブックで使用するとエラーが発生する

事前定義の sqlContext オブジェクトを複数のノートブックで使用すると、Apache Spark エラーが発生することがあります。 ノートブックごとに新しい sqlContext オブジェクトを作成してください。 このスタック・オーバーフローの説明を参照してください。

接続失敗メッセージ

カーネルが停止すると、ノートブックがそれ以降自動的に保存されなくなります。 保存するには、「ファイル」 > 「保存」 を手動でクリックします。Spark バージョンの前に表示されるカーネル情報領域にノートブックを保存しましたメッセージが表示されます。 カーネルが失敗したことを示すメッセージが表示された場合は、ノートブックをカーネルに再接続するために「カーネル」 > 「再接続」をクリックします。 カーネルを再始動してもノートブックを保存できない場合は、「ファイル」 > 「次の形式でダウンロード」 > 「ノートブック (.ipynb)」をクリックしてノートブックをダウンロードし、変更を保存することができます。 その後、ダウンロードしたノートブック・ファイルに基づいて新しいノートブックを作成する必要があります。

ノートブック・カーネルに接続できません

ノートブックを実行しようとしたときに、Connecting to Kernelというメッセージが表示され、その後にConnection failed. Reconnectingというメッセージが表示され、最後に接続が失敗したというエラー・メッセージが表示された場合、ファイアウォールがノートブックの実行をブロックしていることが原因である可能性があります。

Watson Studio がファイアウォール保護下にインストールされている場合は、WebSocket 接続wss://dataplatform.cloud.ibm.comをファイアウォール設定に追加する必要があります。 ノートブックおよび RStudio を使用する場合は、この WebSocket 接続を有効にする必要があります。

ノートブックのオープンまたは編集時に「使用可能なリソースが不足しています」エラーが発生する

ノートブックを開いたり編集したりするときに以下のメッセージが表示される場合は、ノートブックに関連付けられている環境ランタイムにリソースの問題があります。

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.

原因を見つけるには、 Watson Studioに影響する IBM Cloud インシデントの状況ページを確認してください。 さらに、 IBM Cloud サポート・ポータルでサポート Case をオープンすることもできます。

機械学習の問題

機械学習ツールを使用して作業しているときに、これらの問題のいくつかが発生することがあります。

リージョンの要件

Watson Machine Learning サービス・インスタンスをプロジェクトに関連付けることができるのは、 Watson Machine Learning サービス・インスタンスと Watson Studio インスタンスが同じリージョンにある場合のみです。

サービスをプロジェクトに関連付けるときにサービス・インスタンスを作成する場合のリンクへのアクセス

Watson Machine Learning サービスをプロジェクトに関連付けるときに、新規サービス・インスタンスを作成するオプションがあります。 新規サービスの作成を選択した場合、サービス・ページ上のリンクが機能しないことがあります。 サービスのご利用条件、API、および資料にアクセスするには、リンクを右クリックして新しいウィンドウで開きます。

Federated Learning 資産は、新規プロジェクト UI のすべての資産、検索結果、またはフィルター結果では検索できません

プロジェクトの 「すべての資産」 ビュー、検索結果、またはフィルター結果から統合学習資産を検索することはできません。

回避策: 統合学習アセットをクリックして、ツールを開きます。

デプロイメントの問題

  • 一定の期間 (無料プランでは 24 時間、有料プランでは 120 時間) にわたって非アクティブ (スコアなし) であったデプロイメントは、自動的にハイバネートされます。 新しいスコア要求が実行依頼されると、デプロイメントが再アクティブ化され、スコア要求が処理されます。 モデルのフレームワークに応じて、アクティブ化後の初回スコア要求で 1 秒から 60 秒の短い遅延が生じることを理解しておいてください。
  • SPSS Modeler などの一部のフレームワークでは、ハイバネーション後のデプロイ済みモデルに対する初回スコア要求が 504 エラーになることがあります。 このエラーが発生した場合は、要求を再度実行依頼してください。後続の要求は正常に完了するはずです。

Watson Machine Learning の制限

AutoAI の既知の制限事項

  • 現時点では AutoAI エクスペリメントは 2 バイト文字セットをサポートしていません。 AutoAI は、ASCII 文字を使用した CSV ファイルのみをサポートしています。 ユーザーは、ファイル名またはコンテンツ内の非 ASCII 文字を変換し、この CSV 標準で定義されているように入力データを CSV として提供する必要があります。

  • Auto AI モデルをプログラムで操作するには、Python クライアントではなく REST API を使用してください。 AutoAI をサポートするために必要な Python クライアントの APIは、現時点では使用できません。

IBM Federated Learning でデータ・モジュールが見つかりません

IBM Federated Learning のデータ・ハンドラーが FL ライブラリーからデータ・モジュールを抽出しようとしましたが、見つかりません。 以下のエラー・メッセージが表示される場合があります。

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

この問題は、古い DataHandler を使用したことが原因である可能性があります。 最新の仕様に準拠するように DataHandler を確認して更新してください。 以下に、最新の MNIST データ・ハンドラー へのリンクを示します。または、サンプル・バージョンが最新のものであることを確認してください。

SPSS Modeler の問題

SPSS Modelerで作業しているときに、これらの問題のいくつかが発生することがあります。

SPSS Modeler ランタイムの制約事項

ペルー、エクアドル、コロンビア、およびベネズエラでは、Watson Studio に SPSS 機能が含まれていません。

マージ・ノードと Unicode 文字

レコード結合ノードは、以下の非常に類似した日本語文字を同じ文字として扱います。
日本語文字

接続の問題

接続で作業しているときに、この問題が発生する可能性があります。

Cloudera Impala 接続が LDAP 認証で機能しない

Cloudera Impala データ・ソースへの接続を作成し、 Cloudera Impala サーバーが LDAP 認証用にセットアップされている場合、 IBM watsonx のユーザー名とパスワードの認証方式は機能しません。

回避策: Impala サーバーで 「Enable LDAP Authentication」 オプションを無効にします。 Cloudera 資料の「 LDAP 認証の構成 」を参照してください。

Watson Pipelines の既知の問題

この問題は、 Watson Pipelinesに関するものです。

2 レベルを超えるループをネストすると、パイプライン・エラーが発生する可能性がある

2 レベルを超えるループをネストすると、パイプラインの実行時にエラー (実行の取得エラーなど) が発生する可能性があります。 ログを確認すると、 text in text not resolved: neither pipeline_input nor node_outputなどのエラーが表示される場合があります。 Bash スクリプトからの出力でループしている場合、ログに PipelineLoop can't be run; it has an invalid spec: non-existent variable in $(params.run-bash-script-standard-output)のようなエラーがリストされることがあります。 この問題を解決するには、ネスト・ループが 2 レベルを超えないようにしてください。

アセット・ブラウザーは、アセット・タイプの合計数のカウントを常に反映しているわけではありません

コピー・ノードのソースの選択など、アセット・ブラウザーからアセットを選択すると、一部のアセットにそのアセット・タイプの総数がリストされますが、ノートブックにはリストされません。 これは現在の制限事項です。

パイプライン・バージョンを削除できません

現在、不要になった保存済みのバージョンのパイプラインを削除することはできません。

一部の条件下で AutoAI エクスペリメントの削除が失敗する

AutoAI エクスペリメントの削除 ノードを使用してプロジェクト UI から作成された AutoAI エクスペリメントを削除しても、AutoAI 資産は削除されません。 ただし、フローの残りの部分は正常に完了できます。

キャッシュは有効になっているように見えますが、有効になっていません

「資産のコピー」 パイプライン・ノードの 「コピー・モード」Overwriteに設定されている場合、キャッシュは使用可能として表示されますが、使用不可のままです。

Watson Pipelines の制限

これらの制限は、 Watson Pipelinesに適用されます。

単一パイプラインの制限

これらの制限は、構成に関係なく、単一のパイプラインに適用されます。

  • 単一のパイプラインに 120 を超える標準ノードを含めることはできません
  • ループのあるパイプラインには、すべての反復にわたって 600 を超えるノードを含めることはできません (例えば、60 個の反復-それぞれ 10 個のノード)。

構成サイズによる制限

小規模の構成

SMALL 構成は、600 個の標準ノード (すべてのアクティブ・パイプラインにわたって) をサポートするか、ループで実行される 300 個のノードをサポートします。 例:

  • 20 個のノードを持つ 30 個の標準パイプラインが並行して実行される = 600 個の標準ノード
  • 反復が 10 個、反復ごとに 10 個のノードを持つループを含む 3 つのパイプライン = ループ内の 300 個のノード

中規模の構成

MEDIUM 構成では、1200 個の標準ノード (すべてのアクティブ・パイプラインにわたる) または 600 個のノードがループで実行されます。 例:

  • 40 個のノードを持つ 30 個の標準パイプラインが並行して実行される = 1200 個の標準ノード
  • 各反復に 10 個の反復と 10 個のノードを持つループを含む 6 個のパイプライン = ループ内の 600 個のノード

大規模の構成

LARGE 構成は、4800 標準ノード (すべてのアクティブ・パイプラインにわたる) またはループで実行される 2400 ノードをサポートします。 例:

  • 60 個のノードを持つ 80 個の標準パイプラインが並列で実行 = 4800 個の標準ノード
  • 反復が 10 回、反復ごとに 10 個のノードを持つループを含む 24 個のパイプライン = ループ内の 2400 個のノード

入出力サイズの制限

入力値と出力値 (パイプライン・パラメーター、ユーザー変数、および汎用ノードの入力と出力を含む) は、10 KB を超えるデータにすることはできません。

バッチ入力がデータ資産に制限される

現時点では、バッチ・デプロイメント・ジョブの入力はデータ資産に制限されています。 これは、入力として JSON 入力または複数のファイルを必要とする特定のタイプのデプロイメントがサポートされないことを意味します。 例えば、入力として複数のファイルを必要とする SPSS モデルおよび Decision Optimization ソリューションはサポートされていません。

Cloud Object Storage の問題

これらの問題は、 Cloud Object Storageの操作に適用されます。

Key Protect が有効な場合の Cloud Object Storage の問題

Key Protect を Cloud Object Storage と併用することは、 Watson Machine Learning 資産での作業ではサポートされていません。 Key Protectを使用している場合、 Watson Studioで資産を操作するときに以下の問題が発生することがあります。

  • 以下の Watson Machine Learning 資産のトレーニングまたは保存が失敗する可能性があります。
    • Auto AI
    • 連合学習
    • Watson Pipelines
  • SPSS モデルまたはノートブック・モデルをプロジェクトに保存できない場合があります。

watsonx.governance の問題

プロンプト・テンプレートのデプロイメント・データをファセット・シートに表示する遅延

プロンプト・テンプレート用にデプロイメントが作成された場合、デプロイメントのファクトは即時にファクト・シートに追加されません。 ファクトをファクト・シートに追加するには、まずデプロイメントを評価するか、ライフサイクル・トラッキング・ページを表示する必要があります。

既存の Factsheet ユーザーの問題の表示

以前に IBM Knowledge Catalog でファセット・シートを使用しており、 watsonx.governanceで新しい AI ユース・ケースを作成した場合は、AI ユース・ケース・インターフェースの「一般情報」セクションと「詳細」セクションにリスク・レベルのフィールドが重複するなど、いくつかの表示問題が発生することがあります。

表示の問題を解決するには、 model_entry_user 資産タイプ定義を更新します。 ユース・ケースをプログラマチックに更新する方法について詳しくは、 ユース・ケースまたはファクト・シートの詳細のカスタマイズを参照してください。

ファクト・シート内の添付ファイル・リンクが重複しています

ファクト・シートは、ライフサイクルのすべてのフェーズにわたって、アセットのすべてのイベントを追跡します。 添付ファイルが各ステージに表示され、ファセット・シートに冗長性が作成されます。

生成 AI の検索と回答
これらの回答は、製品資料の内容に基づいて、 watsonx.ai のラージ言語モデルによって生成されます。 詳細