Yeni proje kullanıcı arabiriminde Data Refinery akışlarındaki işler görüntülenemiyor

Yeni projeler kullanıcı arabiriminde çalışıyorsanız, Data Refinery akışlarıiçindeki seçenekler menüsünden işleri görüntüleme seçeneğiniz yoktur.

Geçici Çözüm: Data Refinery Akışlarındaki işleri görüntülemek içinbir Data Refinery akışı açın, İşler simgesini tıklatın ve Kaydet ve görüntüle işlerini seçin. İşler sekmesinde projenizdeki tüm işlerin bir listesini görüntüleyebilirsiniz.

Bazı tensör kitaplıklarının el ile takılması desteklenmez

Bazı tensör akış kitaplıkları önceden yüklenmiş, ancak ek tensör akış kitaplıklarını kendiniz kurmayı denerseniz bir hata ortaya çıkarırsınız.

Not defteri çekirdeğine bağlantı, bir kod hücresi çalıştırıldıktan sonra beklenenden uzun sürüyor

Çekirdeğe yeniden bağlanmayı dener ve hemen bir kod hücresini çalıştırırsanız (ya da kod yürütülürken çekirdek yeniden bağlantısı gerçekleştiyse), not defteri çekirdeğe yeniden bağlanmaz ve kod hücresi için çıkış görüntülenmez. Çekirdek > Yeniden Bağlanseçeneklerini tıklatarak çekirdeğe el ile yeniden bağlanmanız gerekir. Çekirdek hazır olduğunda, kod hücresini yeniden çalıştırmayı deneyebilirsiniz.

Birden çok not defterinde önceden tanımlanmış sqlContext nesnesinin kullanılması hataya neden olur.

Birden çok not defterinde önceden tanımlanmış sqlContext nesnesini kullanırsanız bir Apache Spark hatası alabilirsiniz. Her not defteri için yeni bir sqlContext nesnesi oluşturun. Bkz. bu Yığın Taşması açıklaması.

Bağlantı başarısız iletisi

Çekirdeğiniz durursa, dizüstü bilgisayarınız otomatik olarak kaydedilmez. Bunu kaydetmek için Dosya > Kaydet seçeneğini el ile tıklatın ve Spark sürümünden önce görüntülenen çekirdek bilgi alanında bir Not Defteri kaydedildi iletisi almanız gerekir. Çekirdeğin başarısız olduğunu bildiren bir ileti alırsanız, dizüstü bilgisayarınızı çekirdeğe yeniden bağlamak için Çekirdek > Yeniden Bağlanseçeneklerini tıklatın. Yaptığınız hiçbir şey çekirdeği yeniden başlatmazsa ve not defterini kaydedemezseniz, Dosya > Karşıdan farklı yükle > Not Defteri (.ipynb)seçeneklerini tıklatarak değişikliklerinizi kaydetmek için bunu karşıdan yükleyebilirsiniz. Daha sonra, karşıdan yüklenen not defteri dosyanıza dayalı olarak yeni bir not defteri oluşturmanız gerekir.

Not defteri bölümlerine yönelik metin bağlantıları önizleme kipinde çalışmıyor

Not defteriniz, örneğin, not defterinin üst kısmındaki bir giriş bölümünden bağlandığınız bölümleri içeriyorsa, not defteri Firefox 'ta yalnızca görüntüleme kipinde açıldıysa, bu bölümlere ilişkin bağlantılar çalışmaz. Ancak, not defterini düzenleme kipinde açarsanız, bu bağlantılar çalışır.

Not defteri çekirdeğine bağlanılamıyor

Bir not defterini çalıştırmayı denerseniz ve Connecting to Kernel(bunu izleyen Connection failed. Reconnecting ) iletisini ve son olarak da bir bağlantı başarısız hata iletisi görürseniz, bunun nedeni güvenlik duvarınızın dizüstü bilgisayarın çalışmasını engellemesi olabilir.

Watson Studio bir güvenlik duvarının arkasında kuruluysa, güvenlik duvarı ayarlarına WebSocket bağlantısını wss://dataplatform.cloud.ibm.com eklemeniz gerekir. Not defterlerini ve RStudio 'yu kullanırken bu WebSocket bağlantısının etkinleştirilmesi gerekir.

Bir not defteri açılırken ya da düzenlenirken yetersiz kaynak hatası oluştu

Bir not defterini açarken ya da düzenlerken aşağıdaki iletiyi görürseniz, not defterinizle ilişkili ortam çalıştırma zamanı kaynak sorunlarına sahip olur:

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.

Nedeni bulmak için, Watson Studio' yı etkileyen IBM Cloud olaylarına ilişkin durum sayfasını denetlemeye çalışın. Ayrıca, IBM Cloud Destek portalında bir destek vakası açabilirsiniz.

Bölge gereksinimleri

Yalnızca Dallas bölgesinde hem Watson Studio hem de Watson Machine Learning hizmetlerini sağladıysanız Bilgi İstemi Laboratuvar aracına ve temel modeline erişebilirsiniz.

Bir Watson Machine Learning hizmet eşgörünümünü yalnızca Watson Machine Learning hizmet eşgörünümü ve Watson Studio eşgörünümü aynı bölgede bulunduğunda projenizle ilişkilendirebilirsiniz.

Bir hizmeti projeyle ilişkilendirirken bir hizmet eşgörünümü yaratırsanız bağlantılara erişilmesi

Bir Watson Machine Learning hizmetini bir projeyle ilişkilendirirken, yeni bir hizmet eşgörünümü oluşturma seçeneğiniz vardır. Yeni bir hizmet yaratmayı seçerseniz, hizmet sayfasındaki bağlantılar çalışmayabilir. Hizmet koşullarına, API ' lere ve belgelere erişmek için bağlantıları sağ tıklatarak yeni pencerelerde açın.

Tüm varlıklarda, arama sonuçlarında ya da yeni projeler kullanıcı arabiriminde birleşik öğrenim varlıklarında arama yapılamaz

Tüm varlıklar görünümünden, arama sonuçlarından ya da projenizin süzgeç sonuçlarından Birleşik Öğrenim varlıklarını arayamazsınız.

Geçici Çözüm: Aracı açmak için Birleşik Öğrenim varlığını tıklatın.

Devreye alma sorunları

• Belirlenmiş bir süre (ücretsiz plan için 24 saat veya ücretli plan için 120 saat) için etkin olmayan (puan olmadan) bir devreye alma otomatik olarak kış uykusuna bırakılır. Yeni bir puanlama isteği gönderildiğinde, devreye alma yeniden etkinleştirilir ve puan isteği sunulur. Model çerçevesine bağlı olarak, etkinleştirmeden sonra ilk puan isteği için 1 ile 60 saniye arasında kısa bir gecikme bekleyin.
• SPSS modelleyicisi gibi bazı çerçeveler için, uyku kipinden sonra devreye alınan bir modele ilişkin ilk puan isteği 504 hatasıyla sonuçlanabilir. Bu durumda, isteği yeniden gönderin; sonraki istekler başarılı olmalıdır.

AutoAI bilinen sınırlamaları

• Şu anda AutoAI deneyleri çift baytlık karakter kümelerini desteklemez. AutoAI yalnızca ASCII karakterli CSV dosyalarını destekler. Kullanıcılar, dosya adında ya da içeriğinde ASCII olmayan karakterleri dönüştürmeli ve giriş verilerini bu CSV standardındatanımlandığı şekilde CSV olarak sağlamalıdır.

• Bir AutoAI modeliyle programlı olarak etkileşim kurmak için Python istemcisi yerine REST API 'sini kullanın. AutoAI 'yi desteklemek için gereken Python istemcisi için API' ler şu anda genel olarak kullanılamıyor.

Veri modülü IBM Federated Learning içinde bulunamadı

IBM Federated Learning için veri işleyici, FL kitaplığından bir veri modülünü çıkarmaya çalışıyor, ancak veri işleyicisini bulamıyor. Aşağıdaki hata iletisini görebilirsiniz:

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

Sorun, eski bir DataHandlerkullanılmasının sonucu olabilir. Lütfen DataHandler ürününüzü en son belirtime uacak şekilde gözden geçirin ve güncelleyin. Burada en son MNIST veri işleyicisinin bağlantısı bulunur ya da örnek sürümlerinizin güncel olduğundan emin olun.

SPSS Modeler çalıştırma zamanı kısıtlamaları

Watson Studio Peru, Ekvador, Kolombiya ve Venezuela 'da SPSS işlevini içermez.

Çalışan bir akışı durdurma girişimi sırasında hata oluştu

SPSS Modeler akışı çalıştırırken, projenizin Yönet sekmesinin altındaki Ortamlar sayfasından akışı durdurmaya çalışırsanız bir hatayla karşılaşabilirsiniz. SPSS Modeler çalıştırma zamanı ve CUH tüketimini tamamen durdurmak için, akışın açık olduğu tarayıcı sekmelerini kapatın.

İçe Aktarılan Veri Varlığı Dışa Aktarma düğümleri bazen çalıştırılamadı

SPSS Modeler akımını (.str dosyası) içe aktararak yeni bir akış oluşturduğunuzda, dışa aktarma düğümünü yeni düzeye geçirin ve sonuçtaki Veri Varlığı Dışa Aktarma düğümünü çalıştırın; çalıştırma başarısız olabilir. Bu sorunu çözmek için: Düğümü yeniden çalıştırın, çıkış adını değiştirin ve düğüm özelliklerinde Veri kümesi zaten varsa seçeneğini değiştirin, daha sonra düğümü yeniden çalıştırın.

Tablo meta verileri değiştiyse veri önizlemesi başarısız olabilir

Bazı durumlarda, verileri bir bağlantıdan içe aktarmak için Veri Varlığı içe aktarma düğümü kullanılırken, temel tablo meta verileri (veri modeli) değiştiyse veri önizlemesi bir hata döndürebilir. Sorunu çözmek için Veri Varlığı düğümünü yeniden yaratın.

Uzantı Çıkış düğümü çalıştırıldıktan sonra çıkış görüntülenemiyor

Bir Uzantı Çıkış düğümünü Dosyaya çıkış seçeneği belirlenmiş olarak çalıştırırken, sonuç çıkış dosyası Çıkışlar panosundan açmaya çalıştığınızda bir hata döndürür.

IBM Cloud Object Storage bağlantılarından Excel verileri önizlenemedi

Şu anda bir IBM Cloud Object Storage bağlantısından .xls ya da .xlsx verilerini önizleyemezsiniz.

Dizgi olarak yorumlanan sayılar

Duyarlığı 32 'den büyük ya da 0 'a eşit olan herhangi bir sayı dizgi olarak yorumlanır. Bu davranışı değiştirmeniz gerekiyorsa, to_real (@FIELD) ifadesini kullanarak alanı gerçek bir sayıya çevirmek için bir Dolgu düğümü kullanabilirsiniz.

İçe aktarma düğümlerini içeren SuperNode

Akışınızda İçe Aktarma düğümü içeren bir SuperNode varsa, modeli Puanlama dalı seçeneğiyle kaydettiğinizde giriş şeması doğru ayarlanmayabilir. Bu sorunu çözmek için kaydetmeden önce SuperNode (Üst Düğüm) öğesini genişletin.

Bir SAV dosyasına aktarma

SPSS Statistics SAV dosyasına (.sav) dışa aktarmak için Veri Varlığı Dışa Aktarma düğümü kullanılırken, giriş şeması çıkış şemasıyla eşleşmiyorsa Veri varlığını değiştir seçeneği çalışmaz. Başkasıyla değiştirmek istediğiniz varolan dosyanın şeması eşleşmelidir.

İçe aktarma düğümleri geçiriliyor

SPSS Modeler masaüstünde oluşturulan ve desteklenmeyen bir ya da daha fazla İçe Aktarma düğümü içeren bir akışı (.str) içe aktarırsanız, İçe Aktarma düğümlerini veri varlıklarına geçirmeniz istenir. Akış, aynı veri dosyasını kullanan birden çok İçe Aktarma düğümü içeriyorsa, geçiş aynı dosyayı birden çok İçe Aktarma düğümüne yükleyemediğinden, geçiş işleminden önce bu dosyayı projenize bir veri varlığı olarak eklemelisiniz. Veri varlığını projenize ekledikten sonra, akışı yeniden açın ve yeni veri varlığını kullanarak geçişe devam edin.

Metin Analizi ayarları kaydedilmedi

Text Analytics Workbench kapatıldıktan sonra, değiştirdiğiniz süzgeç ayarları ya da kategori oluşturma ayarları olması gerektiği gibi düğüme kaydedilmez.

Düğüm ve Unicode karakterlerini birleştir

Birleştirme düğümü, aşağıdaki çok benzer Japonca karakterleri aynı karakter olarak işler.

2 düzeyden fazla iç içe geçmiş döngüler ardışık işlem hatalarına neden olabilir

2 düzeyden fazla içiçe yerleştirme işlemi, ardışık işlemi çalıştırdığınızda, örneğin çalıştırmayı alma hatası gibi bir hatayla sonuçlanabilir. Günlüklerin gözden geçirilmesi text in text not resolved: neither pipeline_input nor node_outputgibi bir hata gösterebilir. Bir Bash komut dosyasından çıkışla döngülüyorsanız, günlük şu şekilde bir hata listeliyor olabilir: PipelineLoop can't be run; it has an invalid spec: non-existent variable in $(params.run-bash-script-standard-output). Sorunu çözmek için 2 düzeyden fazla döngüleri içiçe yerleştirmeyin.

Varlık tarayıcısı, varlık tipinin toplam sayılarının sayısını her zaman yansıtmaz

Varlık tarayıcısından bir varlık seçerken (örneğin, bir Kopya düğümü için kaynak seçilmesi gibi), varlıkların bazılarının kullanılabilir varlık tipinin toplam sayısını listediğini, ancak not defterlerinin listemediğini görürsünüz. Bu geçerli bir sınırlamadır.

Ardışık düzen sürümleri silinemiyor

Şu anda, artık gerek duymadığınız ardışık işlem hatlarının kayıtlı sürümlerini silemezsiniz.

AutoAI deneyinin silinmesi bazı koşullarda başarısız olur

Projects UI 'sinden oluşturulan bir AutoAI deneyini silmek için Delete AutoAI deney düğümünün kullanılması AutoAI varlığını silmez. Ancak akışın geri kalanı başarıyla tamamlanabilir.

Önbellek etkinleştirildi, ancak etkinleştirilmedi

Varlıkları kopyala Ardışık Düzen düğümünün Kopyala kipi Overwriteolarak ayarlanırsa, önbellek etkin olarak görüntülenir, ancak devre dışı kalır.

Tek ardışık düzen sınırları

Bu sınırlama, yapılandırmadan bağımsız olarak tek bir ardışık işlem için geçerlidir.

• Herhangi bir ardışık işlem hattı 120 'den fazla standart düğüm içeremez
• Döngü içeren herhangi bir ardışık işlem, tüm yinelemelerde 600 'den fazla düğüm içeremez (örneğin, 60 yineleme-her biri 10 düğüm)

Yapılandırma boyutuna göre sınırlamalar

Giriş ve çıkış büyüklüğü sınırları

Ardışık düzen parametrelerini, kullanıcı değişkenlerini ve genel düğüm girişlerini ve çıkışlarını içeren giriş ve çıkış değerleri, 10 KB ' lik verileri aşamaz.

Veri varlıklarıyla sınırlı toplu giriş

Şu anda toplu devreye alma işleri için giriş, veri varlıklarıyla sınırlıdır. Bu, giriş olarak JSON girişi ya da birden çok dosya gerektiren belirli konuşlandırma tiplerinin desteklenmediği anlamına gelir. Örneğin, giriş olarak birden çok dosya gerektiren SPSS modelleri ve Decision Optimization çözümleri desteklenmez.

Key Protect (Anahtar Koruması) etkinleştirildiğinde Cloud Object Storage ile ilgili sorunlar

Watson Machine Learning varlıklarıyla çalışmak için Cloud Object Storage ile birlikte Key Protect desteklenmez. Key Protectkullanıyorsanız, Watson Studio' da varlıklarla çalışırken bu sorunlarla karşılaşabilirsiniz.

• Bu Watson Machine Learning varlıklarının eğitimi ya da kaydedilmesi başarısız olabilir:
  • Otomatik AI
  • Birleşik Öğrenim
  • Watson Pipelines
• Bir SPSS modelini ya da not defteri modelini bir projeye kaydedemeyebilirsiniz