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알려진 문제점 및 제한사항

알려진 문제점 및 제한사항

다음 제한사항 및 알려진 문제가 watsonx에 적용됩니다.

노트북 문제

노트북을 시작하고 사용할 때 이러한 문제 중 일부가 발생할 수 있습니다.

일부 텐서 라이브러리의 수동 설치는 지원되지 않음

일부 텐서 플로우 라이브러리가 사전 설치되어 있지만 추가 텐서 플로우 라이브러리를 사용자가 직접 설치하려고 하면 오류가 발생합니다.

코드 셀을 실행한 후 노트북 커널에 연결하는 데 예상보다 시간이 오래 소요됨

커널에 다시 연결하고 코드 셀을 즉시 실행하려고 하면(또는 커널 재연결이 코드 실행 중에 발생한 경우), 노트북은 커널에 다시 연결되지 않고 코드 셀에 대한 출력이 표시되지 않습니다. 커널 > 다시 연결을 클릭하여 수동으로 커널에 다시 연결해야 합니다. 커널이 준비되면 코드 셀을 다시 실행할 수 있습니다.

여러 노트북에서 사전 정의된 sqlContext 오브젝트를 사용하면 오류가 발생함

여러 노트북에서 사전 정의된 sqlContext 오브젝트를 사용하면 Apache Spark 오류가 발생할 수 있습니다. 각 노트북에 대한 새 sqlContext 오브젝트를 작성하십시오. this Stack 개요 설명을 참조하십시오.

연결 실패 메시지

커널이 중지되면 노트북은 더 이상 자동으로 저장되지 않습니다. 이를 저장하려면 파일 > 저장을 수동으로 클릭하십시오. 그러면 Spark 버전 이전에 표시되는 커널 정보 영역에 노트북 저장 메시지가 표시되어야 합니다. 커널이 실패했다는 메시지가 표시되면, 노트북을 커널에 다시 연결하려면 커널 > 다시 연결을 클릭하십시오. 아무 작업도 수행하지 않고 커널을 다시 시작하고 노트북을 저장할 수 없는 경우 파일 > 다른 이름으로 다운로드 > 노트북(.ipynb)을 클릭하여 커널을 다운로드하여 변경 사항을 저장할 수 있습니다. 그런 다음 다운로드한 노트북 파일을 기반으로 새 노트북을 작성해야 합니다.

노트북 커널에 연결할 수 없음

노트북을 실행하려고 하고 Connecting to Kernel 메시지가 표시되고 그 뒤에 Connection failed. Reconnecting이(가) 표시되고 마지막으로 연결에 실패한 오류 메시지가 표시되는 경우, 방화벽이 노트북을 실행하지 못하도록 막고 있기 때문일 수 있습니다.

Watson Studio가 방화벽 뒤에 설치된 경우, 방화벽 설정에 WebSocket 연결 wss://dataplatform.cloud.ibm.com을(를) 추가해야 합니다. 노트북 및 RStudio를 사용하는 경우 이 WebSocket 연결을 사용해야 합니다.

노트북을 열거나 편집할 때 사용 가능한 자원 부족 오류

노트북을 열거나 편집할 때 다음 메시지가 표시되면 노트북과 연관된 환경 런타임에 자원 문제가 있는 것입니다.

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.

원인을 찾으려면 Watson Studio에 영향을 주는 IBM Cloud 인시던트의 상태 페이지를 확인하십시오. 또한 IBM Cloud 지원 포털에서 지원 케이스를 열 수 있습니다.

기계 학습 문제

기계 학습 도구에 대해 작업할 때 이러한 문제 중 일부가 발생할 수 있습니다.

지역 요구사항

Watson Machine Learning 서비스 인스턴스 및 Watson Studio 인스턴스가 동일한 지역에 있는 경우에만 Watson Machine Learning 서비스 인스턴스를 프로젝트와 연관시킬 수 있습니다.

서비스를 프로젝트와 연관시키는 동안 서비스 인스턴스를 작성하는 경우 링크에 액세스

Watson Machine Learning 서비스를 프로젝트에 연관시키는 동안 새 서비스 인스턴스를 작성하는 옵션이 있습니다. 새 서비스를 작성하도록 선택하면 서비스 페이지의 링크가 작동하지 않을 수 있습니다. 서비스 용어, API및 문서에 액세스하려면 링크를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하여 새 창에서 여십시오.

새 프로젝트 UI의 모든 자산, 검색 결과 또는 필터 결과에서 Federated Learning 자산을 검색할 수 없습니다.

모든 자산 보기, 검색 결과 또는 프로젝트의 필터 결과에서 연합 학습 자산을 검색할 수 없습니다.

임시 해결책: 연합 학습 자산을 클릭하여 도구를 여십시오.

배치 문제

  • 정해진 시간(무료 플랜의 경우 24시간, 유료 플랜의 경우 120시간) 동안 비활성(점수 없음) 상태인 배치는 절전 모드로 자동 전환됩니다. 새 스코어링 요청이 제출되면 배치가 다시 활성화되고 스코어 요청이 서비스됩니다. 모델 프레임워크에 따라 활성화 후 첫 번째 스코어 요청에 대해 1 - 60초의 짧은 지연이 예상됩니다.
  • SPSS 모델러와 같은 일부 프레임워크의 경우 최대 절전 모드 후 배치된 모델에 대한 첫 번째 스코어 요청으로 인해 504 오류가 발생할 수 있습니다. 이러한 상황이 발생하면 요청을 다시 제출하십시오. 후속 요청은 성공해야 합니다.

Watson Machine Learning 제한사항

알려진 AutoAI 제한사항

  • 현재, AutoAI 실험은 2바이트 문자 세트를 지원하지 않습니다. AutoAI는 ASCII 문자의 CSV 파일만 지원합니다. 사용자는 파일 이름 또는 컨텐츠의 비ASCII 문자를 변환하고 이 CSV 표준에 정의된 대로 입력 데이터를 CSV로 제공해야 합니다.

  • AutoAI 모델과 프로그래밍 방식으로 상호작용하려면 Python 클라이언트 대신 REST API를 사용하십시오. AutoAI를 지원하는 데 필요한 Python 클라이언트용 API는 현재 일반적으로 사용 가능하지 않습니다.

IBM Federated Learning에서 데이터 모듈을 찾을 수 없습니다.

IBM Federated Learning용 데이터 핸들러가 FL 라이브러리에서 데이터 모듈을 추출하려고 시도하지만 찾을 수 없습니다. 다음 오류 메시지가 표시될 수 있습니다.

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

이 문제로 인해 오래된 DataHandler를 사용할 수 있습니다. 최신 사양을 준수하도록 DataHandler를 검토하고 업데이트하십시오. 다음은 최신 MNIST 데이터 핸들러 에 대한 링크이거나 샘플 버전이 최신 버전인지 확인하십시오.

SPSS Modeler 문제점

SPSS Modeler 작업 시 다음 문제 중 일부가 발생할 수 있습니다.

SPSS Modeler 런타임 제한사항

Watson Studio는 페루, 에콰도르, 콜롬비아 그리고 베네수엘라에서 SPSS 기능을 포함하지 않습니다.

노드 및 유니코드 문자 병합

병합 노드는 다음과 같은 매우 유사한 일본어 문자를 동일한 문자로 처리합니다.
일본어 문자

연결 문제

연결에 대해 작업할 때 이 문제가 발생할 수 있습니다.

Cloudera Impala 연결이 LDAP 인증에서 작동하지 않음

Cloudera Impala 데이터 소스에 대한 연결을 작성하고 LDAP 인증을 위해 Cloudera Impala 서버가 설정된 경우, IBM watsonx 의 사용자 이름 및 비밀번호 인증 방법이 작동하지 않습니다.

임시 해결책: Impala 서버에서 LDAP 인증 사용 옵션을 사용 안함으로 설정하십시오. Cloudera 문서에서 LDAP 인증 구성 을 참조하십시오.

Watson Pipelines 알려진 문제점

Watson Pipelines과 관련된 문제입니다.

세 개 이상의 레벨로 루프를 중첩하면 파이프라인 오류가 발생할 수 있습니다.

루프를 세 개 이상의 레벨로 중첩하면 파이프라인을 실행할 때 오류 (예: 실행 검색 오류) 가 발생할 수 있습니다. 로그를 검토하면 text in text not resolved: neither pipeline_input nor node_output와 같은 오류가 표시될 수 있습니다. Bash 스크립트의 출력으로 루핑하는 경우 로그에 다음과 같은 오류가 나열될 수 있습니다. PipelineLoop can't be run; it has an invalid spec: non-existent variable in $(params.run-bash-script-standard-output). 이 문제를 해결하려면 루프를 세 레벨 이상 중첩하지 마십시오.

자산 브라우저가 자산 유형의 총 수에 대한 계수를 항상 반영하지는 않습니다.

자산 브라우저에서 자산을 선택할 때 (예: 복사 노드의 소스 선택) 일부 자산은 사용 가능한 자산 유형의 총 수를 나열하지만 노트북은 나열하지 않습니다. 이는 현재 제한사항입니다.

파이프라인 버전을 삭제할 수 없음

현재, 더 이상 필요 없는 파이프라인의 저장된 버전을 삭제할 수 없습니다.

일부 조건 하에서 AutoAI 실험 삭제가 실패함

프로젝트 UI에서 작성된 AutoAI 실험을 삭제하기 위해 AutoAI 실험 삭제 노드를 사용하면 AutoAI 자산이 삭제되지 않습니다. 그러나 나머지 플로우는 성공적으로 완료됩니다.

캐시가 사용 가능으로 표시되지만 사용 가능하지 않습니다.

자산 복사 파이프라인 노드의 복사 모드Overwrite로 설정된 경우 캐시는 사용으로 표시되지만 사용 안함으로 설정된 상태로 유지됩니다.

Watson Pipelines 제한사항

이러한 제한사항은 Watson Pipelines에 적용됩니다.

단일 파이프라인 한계

이러한 제한사항은 구성에 관계없이 단일 파이프라인에 적용됩니다.

  • 단일 파이프라인은 120개이상의 표준 노드를 포함할 수 없습니다.
  • 루프가 있는 파이프라인은 모든 반복에서 600개이상의 노드를 포함할 수 없습니다 (예: 60개의 반복-각각 10개의 노드).

구성 크기별 제한사항

소형 구성

SMALL 구성은 600개의 표준 노드 (모든 활성 파이프라인에서) 또는 루프에서 실행되는 300개의 노드를 지원합니다. 예를 들어,

  • 20개의 노드가 병렬로 실행되는 30개의 표준 파이프라인 = 600개의 표준 노드
  • 각 반복에서 10개의 반복 및 10개의 노드가 있는 루프를 포함하는 3개의 파이프라인 = 루프의 300개 노드

중형 구성

MEDIUM 구성은 모든 활성 파이프라인에서 1200개의 표준 노드 또는 루프에서 실행되는 600개의 노드를 지원합니다. 예를 들어,

  • 40개의 노드가 있는 30개의 표준 파이프라인이 병렬로 실행됨 = 1200개의 표준 노드
  • 각 반복에서 10개의 반복 및 10개의 노드가 있는 루프를 포함하는 6개의 파이프라인 = 루프의 600개 노드

대형 구성

LARGE 구성은 4800표준 노드 (모든 활성 파이프라인에서) 또는 2400노드가 루프에서 실행되도록 지원합니다. 예를 들어,

  • 60개의 노드가 있는 80개의 표준 파이프라인이 병렬로 실행됨 = 4800표준 노드
  • 각 반복에서 10개의 반복 및 10개의 노드가 있는 루프를 포함하는 24개의 파이프라인 = 루프의 2400 노드

입력 및 출력 크기 한계

파이프라인 매개변수, 사용자 변수, 일반 노드 입력 및 출력을 포함하는 입력 및 출력 값은 10KB의 데이터를 초과할 수 없습니다.

일괄처리 입력이 데이터 자산으로 제한됨

현재, 일괄처리 배치 작업에 대한 입력은 데이터 자산으로 제한됩니다. 이는 JSON 입력 또는 다중 파일이 입력으로 필요한 특정 유형의 배치가 지원되지 않음을 의미합니다. 예를 들어, 다중 파일이 입력으로 필요한 SPSS 모델 및 Decision Optimization 솔루션은 지원되지 않습니다.

Cloud Object Storage 관련 문제

이러한 문제는 Cloud Object Storage에 대한 작업에 적용됩니다.

Key Protect 가 사용으로 설정된 경우 Cloud Object Storage 의 문제

Key Protect 를 Cloud Object Storage 와 함께 사용하는 것은 Watson Machine Learning 자산에 대한 작업에 지원되지 않습니다. Key Protect를 사용하는 경우 Watson Studio에서 자산에 대해 작업할 때 다음 문제가 발생할 수 있습니다.

  • 이러한 Watson Machine Learning 자산을 훈련하거나 저장하는 데 실패할 수 있습니다.
    • 자동 AI
    • 연합 학습
    • Watson Pipelines
  • SPSS 모델 또는 노트북 모델을 프로젝트에 저장할 수 없습니다.

watsonx.governance 에 대한 문제

팩시밀리에 프롬프트 템플리트 배치 데이터를 표시하는 지연

프롬프트 템플리트에 대한 배치가 작성되면 배치에 대한 팩트가 즉시 팩시밀리에 추가되지 않습니다. 먼저 배치를 평가하거나 라이프사이클 추적 페이지를 보고 팩시밀리에 팩트를 추가해야 합니다.

기존 Factsheet 사용자에 대한 문제 표시

이전에 IBM Knowledge Catalog 에서 패싯시트를 사용했고 watsonx.governance에서 새 AI 유스 케이스를 작성하는 경우, AI 유스 케이스 인터페이스의 일반 정보 및 세부사항 섹션에서 중복 위험 레벨 필드와 같은 일부 표시 문제를 볼 수 있습니다.

표시 문제를 해결하려면 model_entry_user 자산 유형 정의를 업데이트하십시오. 유스 케이스를 프로그래밍 방식으로 업데이트하는 방법에 대한 세부사항은 유스 케이스 또는 팩시밀리에 대한 세부사항 사용자 정의를 참조하십시오.

패시트의 중복 첨부 파일 링크

팩시밀리는 라이프사이클의 모든 단계에서 자산에 대한 모든 이벤트를 추적합니다. 첨부 파일은 각 단계에 표시되어 패시트에 일부 중복성을 작성합니다.

일반적인 AI 검색 및 응답
이러한 응답은 제품 문서의 컨텐츠를 기반으로 하는 watsonx.ai 의 대형 언어 모델에 의해 생성됩니다. 자세히 알아보기