症状

プロンプト・ラボで 「生成」 ボタンをクリックして推論要求をファウンデーション・モデルに送信しようとすると、以下のエラー・メッセージが表示されます。

'code': 'no_associated_service_instance_error',
'message': 'WML instance {instance_id} status is not active, current status: Inactive'

考えられる原因

watsonx.ai プロジェクトと関連する Watson Machine Learning サービス・インスタンスとの間の関連付けが失われました。

考えられる解決策

watsonx.ai プロジェクトと関連する Watson Machine Learning サービス・インスタンスとの間の関連付けを再作成またはリフレッシュします。 これを行うには、以下のステップを実行します。

1. メインメニューで 「プロジェクト」を展開し、 「すべてのプロジェクトを表示」をクリックします。
2. watsonx.ai プロジェクトをクリックします。
3. 「管理」 タブで、 「サービス」&「統合」をクリックします。
4. 適切な Watson Machine Learning サービス・インスタンスがリストされている場合は、そのインスタンスを選択して 「削除」をクリックすることで、一時的に関連付けを解除します。 削除を確認します。
5. 「サービスの関連付け」をクリックします。
6. リストから適切な Watson Machine Learning サービス・インスタンスを選択し、 「関連付け」をクリックします。

現象

REST API を正常に呼び出すことができません。

現象の理由

許可トークンが Authorization ヘッダーに指定されていません。

修正方法

Authorization ヘッダーで許可トークンを渡します。

現象

REST API を正常に呼び出すことができません。

現象の理由

指定された許可トークンをデコードまたは構文解析できません。

修正方法

Authorization ヘッダーで正しい許可トークンを渡します。

現象

REST API を正常に呼び出すことができません。

現象の理由

使用された許可トークンは、それが使用されたサービス・インスタンスに対しては生成されません。

修正方法

使用されているサービス・インスタンスに対応する許可トークンを Authorization ヘッダーで渡します。

現象

REST API を正常に呼び出すことができません。

現象の理由

許可トークンの有効期限が切れています。

修正方法

期限が切れていない許可トークンを Authorization ヘッダーに入れて渡してください。

現象

REST API を正常に呼び出すことができません。

現象の理由

この問題は、内部サービスの問題が原因で発生する可能性があります。

修正方法

サポート・チームに連絡してください。

現象

REST API を正常に呼び出すことができません。

現象の理由

要求された操作の実行中にタイムアウトが発生しました。

修正方法

操作の呼び出しを再試行してください。

現象

REST API を正常に呼び出すことができません。

現象の理由

この問題は、内部サービスの問題が原因で発生する可能性があります。

修正方法

操作の呼び出しを再試行してください。 再度発生する場合は、サポート・チームに連絡してください。

現象

REST API を正常に呼び出すことができません。

現象の理由

この問題は、内部サービスの問題が原因で発生する可能性があります。

修正方法

操作の呼び出しを再試行してください。 再度発生する場合は、サポート・チームに連絡してください。

現象

REST API を正常に呼び出すことができません。

現象の理由

この問題は、内部サービスの問題が原因で発生する可能性があります。

修正方法

操作の呼び出しを再試行してください。 再度発生する場合は、サポート・チームに連絡してください。

現象

REST API を正常に呼び出すことができません。

現象の理由

この問題は、内部サービスの問題が原因で発生する可能性があります。

修正方法

操作の呼び出しを再試行してください。 再度発生する場合は、サポート・チームに連絡してください。

現象

REST API を正常に呼び出すことができません。

現象の理由

要求リソースが見つかりません。

修正方法

既存のリソースを参照していることを確認してください。

現象

REST API を正常に呼び出すことができません。

現象の理由

ユーザーが特定の時刻に送信した要求が多すぎます。

修正方法

操作の呼び出しを再試行してください。

現象

REST API を正常に呼び出すことができません。

現象の理由

学習構成に必要な情報の一部が含まれていません

修正方法

learning configuration 内に definition を指定してください。

現象

learning iterationを作成することはできません。

現象の理由

learning configuration がモデルに定義されていません。

修正方法

learning configuration を作成し、learning iteration の作成を再試行してください。

現象

REST API を正常に呼び出すことができません。

現象の理由

learning configuration には、必要な情報がありません。

修正方法

Learning Configuration または X-Spark-Service-Instance ヘッダーに spark_service を指定してください。

現象

デプロイメントを作成したり、 learning configurationを設定したりすることはできません。

現象の理由

この問題は、モデルの永続性に関連する不整合が原因で発生する可能性があります。

修正方法

モデルの永続化を再試行し、アクションを再試行してください。

現象

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。 場合によっては以下のエラー・メッセージが表示されます。

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

現象の理由

古い DataHandler である可能性があります。

修正方法

最新の MNIST データ・ハンドラー に準拠するように DataHandler を確認して更新するか、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。

現象

パッチ REST API メソッドを呼び出して学習構成にパッチを適用することはできません。

現象の理由

このモデルに learning configuration が設定されていないか、モデルが存在しません。

修正方法

モデルが存在し、既に learning configuration が設定されていることを確認してください。

現象

デプロイメントにパッチを行うことができません。

現象の理由

パッチのペイロードに複数の操作が含まれているか、パッチ操作が replace 以外です。

修正方法

パッチ・ペイロードでは 1 つの操作 ( replace 操作) のみを使用してください。

現象

基礎となるデータ・セットへのアクセスに関連するアクションを処理することはできません。

現象の理由

データ・セットへのアクセスが適切に定義されていません。

修正方法

データ・セットのアクセス定義を修正してください。

現象

学習構成を作成できません。

現象の理由

正しくない評価メソッドが learning configuration を作成するために使用されました。

修正方法

サポートされている評価方法 ( regression、 binary、 multiclassのいずれか) を使用してください。

現象

別の学習反復を作成することはできません。

現象の理由

モデルに対して実行できる評価は 1 つのみです。

修正方法

既に実行中の評価を確認するか、評価が終了するのを待ってから新しい評価を開始してください。

現象

デプロイメントを作成することはできません。

現象の理由

サポートされていないデプロイメント・タイプが使用されました。

修正方法

サポートされているデプロイメント・タイプを使用する必要があります。

現象

REST API を正常に呼び出すことができません。

現象の理由

この問題は、JSON の構文解析の問題が原因で発生します。

修正方法

要求で正しい JSON が渡されていることを確認してください。

現象

学習反復が失敗しました。

現象の理由

フィードバック・データが不十分なため、しきい値が定義されたメトリックの値を計算できません。

修正方法

learning configuration 内でデータ・ソース feedback_data_ref のデータを確認して改善してください。

現象

デプロイメントを作成できません

現象の理由

batch デプロイメントおよび streaming デプロイメントは、spark インスタンスの指定を必要とします

修正方法

X-Spark-Service-Instance ヘッダー内に spark インスタンスを指定してください

現象

REST API を正常に呼び出すことができません。

現象の理由

この問題は、基礎となるサービスの呼び出しに関する問題が原因で発生します。

修正方法

メッセージに問題を修正するための提案が示されている場合は、その提案に従ってください。 そうでない場合は、サポート・チームに連絡してください。

現象

ストリームの展開にパッチを適用できません。

現象の理由

stream デプロイメントのパッチに、正しくないパスが使用されました。

修正方法

サポートされているパス・オプション ( /status ) を使用して stream デプロイメントにパッチを適用します (これにより、ストリーム処理を開始/停止できます)。

現象

デプロイメントにパッチを適用できません。

現象の理由

パッチの対象にしようとしているデプロイメント・タイプが正しくありません。

修正方法

stream デプロイメント・タイプにパッチを行ってください。

現象

モデルに対して learning configuration を作成できません。

現象の理由

feedback_data_ref の定義時に、サポートされるデータ・ソースが使用されませんでした。

修正方法

サポートされているデータ・ソース・タイプ dashdbのみを使用してください。

現象

モデルにパッチを適用するオプションはありません。

現象の理由

モデルのパッチを実行中に、正しくないパスが使用されました。

修正方法

デプロイされたモデルのバージョンを更新するために使用できる、サポートされているパスを持つパッチ・モデル。

現象

REST API を正常に呼び出すことができません。

現象の理由

要求されたペイロードを正常に構文解析できません。

修正方法

要求ペイロードが正しく、正しく構文解析できることを確認してください。

現象

learning configurationを作成するオプションはありません。

現象の理由

learning_configuration を作成しようとしたモデルはサポートされていません。

修正方法

サポートされるランタイムを持つモデルの learning configuration を作成します。

現象

デプロイメントを作成することはできません。

現象の理由

現在のプランでのデプロイメント数の限度に達しました。

修正方法

そのような制限がないプランにアップグレードしてください。

現象

learning configuration 関数を使用することはできません。

現象の理由

データベース接続定義が無効です。

修正方法

基礎となるデータベースによって返された code で説明されている問題を修正してみてください。

現象

REST API を正常に呼び出すことができません。

現象の理由

この問題は、基礎となるシステムへの接続中の問題が原因で発生する可能性があります。 一時的なネットワークの問題である可能性があります。

修正方法

操作の呼び出しを再試行してください。 エラーが再び発生した場合は、サポート・チームに連絡してください。

現象

この問題は、Spark 資格情報を必要とする REST API を呼び出すことができない場合に発生する可能性があります。

現象の理由

この問題は、 base-64 による Spark 資格情報のデコードまたは構文解析の問題が原因で発生する可能性があります。

修正方法

正しい Spark 資格情報が正しく base-64 エンコードされていることを確認してください。 詳しくは、資料を参照してください。

現象

REST API を正常に呼び出すことができません。

現象の理由

呼び出された REST API はベータ版です。

修正方法

参加をご希望の場合は、ご自身を待機リストに追加してください。 詳細については、資料を参照してください。

現象

REST API を正常に呼び出すことができません。

現象の理由

この問題は、基礎となるサービスの呼び出しの問題が原因で発生する可能性があります。

修正方法

メッセージに問題を修正するための提案が示されている場合は、その提案に従ってください。 そうでない場合は、サポート・チームに連絡してください。

現象

速度制限を超えました。

現象の理由

最新計画のレート制限を超えました。

修正方法

この問題を解決するには、速度制限がもっと大きい別のプランを獲得してください。

現象

正しくない照会パラメーター値が渡されたため、妥当性検査エラーが発生しました。

現象の理由

照会結果の取得でエラー。

修正方法

照会パラメーター値を修正してください。 詳細については、資料を参照してください。

現象

トークン・タイプに関するエラー。

現象の理由

許可でのエラー。

修正方法

トークンは Bearer 接頭部で開始する必要があります。

現象

トークン・フォーマットに関するエラー。

現象の理由

許可でのエラー。

修正方法

トークンはベアラー・トークンでなければならず、接頭部 Bearer で始まっている必要があります。

現象

オンラインでのスコアリングを試行中に次のメッセージが表示されます: 入力 JSON ファイルが欠落しているか、無効です。

現象の理由

このメッセージは、入力ペイロードのスコアリングが、モデルのスコアリングに必要な予期される入力タイプと一致しない場合に表示されます。 具体的には、以下の理由が考えられます。

• 入力ペイロードが空である。
• 入力ペイロード・スキーマが無効である。
• 入力データ・タイプが、予期されるデータ・タイプと一致しません。

修正方法

入力ペイロードを修正してください。 ペイロードの構文が正しく、スキーマが有効であり、データ・タイプが適切であることを確認してください。 修正後、オンラインでのスコアリングを再試行してください。 構文の問題の場合、jsonlint コマンドを使用して JSON ファイルを検証してください。

現象

オンラインでのスコアリングを試行中に次のメッセージが表示されます: 許可は失敗しました。

現象の理由

このメッセージは、スコアリングに使用されるトークンの有効期限が切れたときに表示されます。

修正方法

この IBM Watson Machine Learning インスタンスのトークンを再生成してから、再試行してください。 それでもこの問題が起こる場合は、IBM サポートにお問い合わせください。

現象

オンラインでのスコアリングを試行中に次のメッセージが表示されます: 不明デプロイメント ID。

現象の理由

このメッセージは、スコアリングに使用される配布 ID が存在しない場合に表示されます。

修正方法

正しいデプロイメント ID を指定していることを確認してください。 そうでない場合、そのデプロイメント ID のモデルをデプロイし、その後でスコアリングを再試行してください。

現象

オンラインでのスコアリングを試行中に次のメッセージが表示されます: 内部サーバー・エラー

現象の理由

このメッセージは、オンラインでのスコアリングが依存している下流データ・フローが失敗した場合に表示されます。

修正方法

しばらく待ってから、オンラインでのスコアリングを再試行してください。 再び失敗する場合は、 IBM サポートに連絡してください。

現象

ワークステーションで共通 API クライアント・ライブラリーを使用して Spark モデルを公開しようとすると、以下のメッセージが表示されます。

現象の理由

このメッセージは、オペレーティング・システムで無効な pyspark がセットアップされている場合に表示されます。

修正方法

以下の手順に従ってシステム環境パスをセットアップします。

SPARK_HOME={installed_spark_path}
JAVA_HOME={installed_java_path}
PYTHONPATH=$SPARK_HOME/python/

現象

トレーニング・データ・セットが欠落しているか、正しく参照されていません。

現象の理由

パイプライン成果物がこのインスタンスでのトレーニング・データ・セットです。

修正方法

Spark PipelineModelを永続化する場合は、トレーニング・データ・セットを指定する必要があります。 もしそうしなければ、クライアントはPipelineModels,をサポートしていないと言い、むしろPipelineModelがトレーニングセットを伴わなければならないと言います。