既知の問題と制約事項

Jupyter Notebook エディターでノートブックを HTML にエクスポートできない

Watson Studio以外のツールで作成された Jupyter Notebook を操作しているときに、ノートブックを HTML にエクスポートできない場合があります。 この問題は、セル出力が公開されている場合に発生します。

回避策

1. Jupyter Notebook UI で、 「編集」 に移動し、 「ノートブック・メタデータの編集」をクリックします。

2. 以下のメタデータを削除します。

   "widgets": {
      "state": {},
      "version": "1.1.2"
   }
   

3. 「編集」 をクリックします。

4. ノートブックを保存します。

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・セクションへのハイパーリンクがプレビュー・モードで機能しませんません

例えば、ノートブックの上部の概要セクションからリンクしたセクションがノートブックに含まれていて、ノートブックが Firefox の表示専用モードで開かれた場合、それらのセクションへのリンクは機能しません。 ただし、編集モードでノートブックを開くと、これらのリンクは機能します。

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。

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。

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 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。

マイクロ秒単位で測定されたタイム・スタンプ・データ

マイクロ秒単位で測定されたタイム・スタンプ・データがある場合は、フロー内でより正確なデータを使用できます。 ただし、マイクロ秒単位で測定されたデータは、SQL プッシュバックをサポートするコネクタからのみインポートできます。 SQL プッシュバックをサポートするコネクターについて詳しくは、 SPSS Modelerを参照してください。

マージ・ノードと Unicode 文字

Merge ノードは、次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。

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。 見るLDAP認証の設定の中にClouderaドキュメンテーション。

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。 パイプラインが削除されると、すべてのバージョンが削除されます。

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」 が 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。

パイプラインが一部の SQL ステートメントを保存できない

括弧付きの SQL ステートメントがスクリプトまたはユーザー変数で渡される場合、パイプラインは保存できません。

この問題を解決するには、括弧のすべてのインスタンスをそれぞれの ASCII コード (( を #40 に、 ) を #41に) に置き換え、コードをユーザー変数として設定するときに置き換えます。

例えば、 「Bash スクリプトの実行ノード」 内のステートメント select CAST(col1 as VARCHAR(30)) from dbo.table はエラーを引き起こします。 代わりに、ステートメント select CAST#40col1 as VARCHAR#4030#41#41 from dbo.table を使用して、インスタンスをユーザー変数として設定するときに置き換えます。

注釈の制限に達するとオーケストレーション パイプラインは中止されます

パイプライン式には注釈が必要ですが、注釈の制限により制限があります。Kubernetes。 この制限に達すると、パイプラインはログを表示せずに中止されます。

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)。

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。

Bash スクリプトが curl コマンドでエラーをスローする

パイプライン内の Bash スクリプトに curl コマンドを実装すると、エラーが発生する可能性があります。 この問題を防ぐには、curl コマンドをパラメータとして設定します。 保存時にエラーが発生するパイプラインを保存するには、isx ファイルをエクスポートして新しいプロジェクトにインポートしてみてください。

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
  • パイプライン
• 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。

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・シートを使用していて、 watsonx.governanceで新しい AI ユース・ケースを作成した場合、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」セクションに重複するリスク・レベル・フィールドなど、いくつかの表示上の問題が表示されることがあります。

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。

プロンプト・テンプレートの添付ファイルがインポート時またはエクスポート時に保存されない

AI ユース・ケースにプロンプト・テンプレートの添付ファイルが含まれている場合、プロンプト・テンプレート資産がプロジェクトからエクスポートされるか、プロジェクトまたはスペースにインポートされるときに、添付ファイルは保持されません。 インポート操作の後にファイルを再添付する必要があります。

開けられないOpenPagesガバナンスコンソールとの統合を有効にした後

ガバナンス コンソールとの統合を有効にすると、次のエラー メッセージが表示されます。

Error occurred while setting OpenPages.
Operation failed due to an unexpected error.

情報はガバナンス コンソールに同期されません。

この問題は、ガバナンス コンソールとの統合を有効にし、翻訳タスクをサポートする基盤モデルがある場合に発生します。 ガバナンス コンソールの次のフィールドに翻訳タスクがありません。

• MRG モデル: 承認済みタスク
• MRG モデル: サポートされるタスク
• MRG モデル: タスク・タイプ

この問題を解決するには、以下の手順を実行してフィールドを更新します。

1. 管理者としてガバナンス コンソールにログインします。
2. システム管理モードを有効化します。
3. 管理メニューをクリックします選択してソリューション構成>オブジェクトの種類。
4. 「モデル」をクリックします。
5. 「フィールド」をクリックし、MRG-モデル・フィールド・グループを見つけます。
6. 「承認済みタスク」フィールドをクリックします。
7. 「列挙型ストリング値」の下で、 「新規値」をクリックします。
8. 名前とラベルの両方の変換を入力し、 「作成」をクリックします。
9. 「完了」をクリックします。
10. 「サポートされるタスク」フィールドおよび「タスク・タイプ」フィールドについて、ステップ 6 から 10 を繰り返します。
11. システム管理モードを無効化します。