Resolución de problemas de Machine Learning

A continuación se muestran las respuestas a las preguntas de resolución de problemas más comunes sobre la utilización de IBM Watson Machine Learning.

Obtención de ayuda y soporte para Machine Learning

Si tiene problemas o preguntas al utilizar Machine Learning, puede obtener ayuda buscando información o haciendo preguntas a través de un foro. También puede abrir un tíquet de soporte.

Cuando utilice los foros para formular una pregunta, etiquete su pregunta para que sea vista por los equipos de desarrollo de Machine Learning.

Si tiene preguntas técnicas sobre Machine Learning, publique su pregunta en Desbordamiento de pila Icono de enlace externo y etiquete la pregunta con "ibm-bluemix" y "machine-learning".

Para formular preguntas sobre el servicio y obtener instrucciones de iniciación, utilice el foro IBM developerWorks dW Answers Icono de enlace externo. Incluya las etiquetas “machine-learning” y “bluemix”. Consulte Obtención de ayuda para obtener más detalles sobre el uso de los foros.

Para obtener información sobre cómo abrir un tíquet de soporte de IBM o sobre los niveles de soporte y la gravedad de los tíquets, consulte Cómo obtener soporte.

Contenido

No se ha proporcionado la señal de autorización.

¿Qué está pasando?

La API REST no se puede invocar correctamente.

¿Por qué está pasando?

La señal de autorización no se ha proporcionado en la cabecera Authorization.

Cómo solucionarlo

Pase la señal de autorización en la cabecera Authorization.

Señal de autorización no válida.

¿Qué está pasando?

La API REST no se puede invocar correctamente.

¿Por qué está pasando?

La señal de autorización que se ha proporcionado no se puede descodificar ni analizar.

Cómo solucionarlo

Pase la señal de autorización correcta en la cabecera Authorization.

La señal de autorización y el valor instance_id utilizados en la solicitud no son iguales.

¿Qué está pasando?

La API REST no se puede invocar correctamente.

¿Por qué está pasando?

La señal de autorización que se ha utilizado no está generada para la instancia de servicio en la que se ha utilizado.

Cómo solucionarlo

Pase la señal de autorización en la cabecera Authorization correspondiente a la instancia de servicio que se está utilizando.

La señal de autorización ha caducado.

¿Qué está pasando?

La API REST no se puede invocar correctamente.

¿Por qué está pasando?

La señal de autorización ha caducado.

Cómo solucionarlo

Pase una señal de autorización no caducada en la cabecera Authorization.

La clave pública necesaria para la autenticación no está disponible.

¿Qué está pasando?

La API REST no se puede invocar correctamente.

¿Por qué está pasando?

Es un problema del servicio interno.

Cómo solucionarlo

El equipo de soporte debe ser el encargado de solucionar este problema.

La operación ha excedido el tiempo de espera {{timeout}}

¿Qué está pasando?

La API REST no se puede invocar correctamente.

¿Por qué está pasando?

El tiempo de espera se ha agotado durante la ejecución de la operación solicitada.

Cómo solucionarlo

Intente invocar la operación deseada de nuevo.

Excepción no controlada del tipo {{type}} con {{status}}

¿Qué está pasando?

La API REST no se puede invocar correctamente.

¿Por qué está pasando?

Es un problema del servicio interno.

Cómo solucionarlo

Intente invocar la operación deseada de nuevo. Si vuelve a ocurrir, el equipo de soporte debe ser el encargado de solucionar este problema.

Excepción no controlada del tipo {{type}} con {{response}}

¿Qué está pasando?

La API REST no se puede invocar correctamente.

¿Por qué está pasando?

Es un problema del servicio interno.

Cómo solucionarlo

Intente invocar la operación deseada de nuevo. Si vuelve a ocurrir, el equipo de soporte debe ser el encargado de solucionar este problema.

Excepción no controlada del tipo {{type}} con {{json}}

¿Qué está pasando?

La API REST no se puede invocar correctamente.

¿Por qué está pasando?

Es un problema del servicio interno.

Cómo solucionarlo

Intente invocar la operación deseada de nuevo. Si vuelve a ocurrir, el equipo de soporte debe ser el encargado de solucionar este problema.

Excepción no controlada del tipo {{type}} con {{message}}

¿Qué está pasando?

La API REST no se puede invocar correctamente.

¿Por qué está pasando?

Es un problema del servicio interno.

Cómo solucionarlo

Intente invocar la operación deseada de nuevo. Si vuelve a ocurrir, el equipo de soporte debe ser el encargado de solucionar este problema.

No se ha encontrado el objeto solicitado.

¿Qué está pasando?

La API REST no se puede invocar correctamente.

¿Por qué está pasando?

No se ha encontrado el recurso de solicitud.

Cómo solucionarlo

Asegúrese de hacer referencia al recurso existente.

La base de datos subyacente ha notificado demasiadas solicitudes.

¿Qué está pasando?

La API REST no se puede invocar correctamente.

¿Por qué está pasando?

El usuario ha enviado demasiadas solicitudes en un intervalo de tiempo determinado.

Cómo solucionarlo

Intente invocar la operación deseada de nuevo.

La definición de la evaluación no se ha definido en artifactModelVersion ni en el despliegue. Es necesario especificar " +\n "al menos en uno de los lugares.

¿Qué está pasando?

La API REST no se puede invocar correctamente.

¿Por qué está pasando?

La configuración de aprendizaje no contiene toda la información necesaria

Cómo solucionarlo

Proporcione definición en configuración de aprendizaje

La evaluación requiere la configuración de aprendizaje especificada para el modelo.

¿Qué está pasando?

No se puede crear learning iteration.

¿Por qué está pasando?

No se ha definido learning configuration para el modelo.

Cómo solucionarlo

Cree learning configuration e intente volver a crear learning iteration.

La evaluación requiere que se proporcione la instancia spark en la cabecera X-Spark-Service-Instance

¿Qué está pasando?

La API REST no se puede invocar correctamente.

¿Por qué está pasando?

No está toda la información necesaria en learning configuration

Cómo solucionarlo

Proporcione spark_service en la configuración de aprendizaje o en la cabecera X-Spark-Service-Instance

El modelo no contiene ninguna versión.

¿Qué está pasando?

No se puede crear el despliegue ni de establecer la configuración de aprendizaje.

¿Por qué está pasando?

Hay una incoherencia relacionada con la permanencia del modelo.

Cómo solucionarlo

Intente volver a persistir el modelo e intente realizar la acción de nuevo.

La operación de parche solo puede modificar configuración de aprendizaje existente.

¿Qué está pasando?

No se puede invocar el método REST API del parche para aplicar el parche a la configuración de aprendizaje.

¿Por qué está pasando?

No se ha definido learning configuration para este modelo o el modelo no existe.

Cómo solucionarlo

Asegúrese de que el modelo exista y ya tenga definida la configuración de aprendizaje.

La operación de parche espera exactamente una operación de sustitución.

¿Qué está pasando?

No se puede aplicar el parche al despliegue.

¿Por qué está pasando?

La carga útil del parche contiene más de una operación o la operación de parche es distinta a replace.

Cómo solucionarlo

Utilizar únicamente la operación replace en la carga útil del parche

En la carga útil proporcionada faltan los campos necesarios: FIELD o los valores de los campos están dañados.

¿Qué está pasando?

No se puede procesar una acción relacionada con el acceso al conjunto de datos subyacente.

¿Por qué está pasando?

El acceso al conjunto de datos no se ha definido correctamente.

Cómo solucionarlo

Corrija la definición de acceso del conjunto de datos.

El método de evaluación proporcionado: METHOD no se soporta. Valores soportados: VALUE.

¿Qué está pasando?

No se puede crear la configuración de aprendizaje.

¿Por qué está pasando?

Se ha utilizado un método de evaluación incorrecto para crear la configuración de aprendizaje.

Cómo solucionarlo

Utilice uno de los métodos de evaluación soportados siguientes: regression, binary, multiclass.

Solo puede haber una evaluación activa por modelo. No se ha podido completar la solicitud debido a la evaluación activa existente: {{url}}

¿Qué está pasando?

No se puede crear otra iteración de aprendizaje.

¿Por qué está pasando?

Solo puede haber una evaluación en ejecución para el modelo.

Cómo solucionarlo

Consulte la evaluación en ejecución o espere hasta que termine e inicie la nueva.

El tipo de despliegue {{type}} no está soportado.

¿Qué está pasando?

No se puede crear el despliegue.

¿Por qué está pasando?

No se ha utilizado un tipo de despliegue soportado.

Cómo solucionarlo

Se debería haber utilizado un tipo de despliegue soportado.

Entrada incorrecta: ({{message}})

¿Qué está pasando?

La API REST no se puede invocar correctamente.

¿Por qué está pasando?

Se ha producido un problema con el análisis de JSON.

Cómo solucionarlo

Asegúrese de que se analiza el JSON adecuado en la solicitud.

Datos insuficientes - No se ha podido calcular la métrica {{name}}

¿Qué está pasando?

La iteración de aprendizaje ha fallado

¿Por qué está pasando?

No se ha podido calcular el valor de la métrica con el umbral definido porque no había suficientes datos de comentarios

Cómo solucionarlo

Revise y mejore los datos del origen de datos feedback_data_ref en learning configuration

Para el tipo {{type}} se debe proporcionar la instancia de spark en la cabecera X-Spark-Service-Instance

¿Qué está pasando?

No se puede crear el despliegue

¿Por qué está pasando?

Los despliegues batch y streaming necesitan que se proporcione la instancia spark

Cómo solucionarlo

Proporcione la instancia spark en la cabecera X-Spark-Service-Instance

La acción {{action}} ha fallado con el mensaje {{message}}

¿Qué está pasando?

La API REST no se puede invocar correctamente.

¿Por qué está pasando?

Se ha producido un problema al invocar el servicio subyacente.

Cómo solucionarlo

Si hay instrucciones para solucionar el problema, sígalas. Póngase en contacto con el equipo de soporte si no hay instrucciones en el mensaje o no resuelven el problema.

La vía de acceso {{path}} no está permitida. La única vía de acceso permitida para la secuencia de parche es /status

¿Qué está pasando?

No se puede aplicar el parche al despliegue continuo.

¿Por qué está pasando?

Se ha utilizado una vía de acceso incorrecta para aplicar el parche al despliegue stream.

Cómo solucionarlo

Aplique el parche al despliegue stream con la opción de vía de acceso soportada /status (permite iniciar/detener el procesamiento de secuencia).

La operación de parche no está permitida para instancias de tipo {{$type}}

¿Qué está pasando?

No se puede aplicar el parche al despliegue.

¿Por qué está pasando?

Se está aplicando el parche a un tipo de despliegue incorrecto.

Cómo solucionarlo

Aplique el parche al tipo de despliegue stream.

La conexión de datos {{data}} no es válida para feedback_data_ref

¿Qué está pasando?

No se puede crear learning configuration para el modelo.

¿Por qué está pasando?

Se ha utilizado un origen de datos no soportado al definir feedback_data_ref.

Cómo solucionarlo

Utilice solo el tipo de origen de datos soportado que es dashdb

La vía de acceso {{path}} no está permitida. La única vía de acceso permitida para el modelo de parche es /deployed_version/url o /deployed_version/href para V2

¿Qué está pasando?

No hay ninguna opción para aplicar el parche al modelo.

¿Por qué está pasando?

Se ha utilizado una vía de acceso incorrecta durante la aplicación del parche al modelo.

Cómo solucionarlo

Aplique el parche al modelo con la vía de acceso soportada que permite actualizar la versión del modelo desplegado.

Error de análisis: {{msg}}

¿Qué está pasando?

La API REST no se puede invocar correctamente.

¿Por qué está pasando?

La carga útil solicitada no se ha podido analizar correctamente.

Cómo solucionarlo

Asegúrese de que la carga útil solicitada sea correcta y se pueda analizar correctamente.

El entorno de ejecución para el modelo seleccionado: {{env}} no está soportado para learning configuration. Entornos soportados:[{{supported_envs}}].

¿Qué está pasando?

No hay ninguna opción para crear learning configuration

¿Por qué está pasando?

El modelo para el que se ha intentado crear learning_configuration no se soporta.

Cómo solucionarlo

Cree learning configuration para el modelo que tiene el tiempo de ejecución soportado.

El plan actual '{{plan}}' solo permite despliegues {{limit}}

¿Qué está pasando?

No se puede crear el despliegue.

¿Por qué está pasando?

El plan actual ha alcanzado el límite de despliegues.

Cómo solucionarlo

Actualice a un plan que no tenga esa limitación.

La definición de conexión de base de datos no es válida ({{code}})

¿Qué está pasando?

No se puede utilizar la funcionalidad learning configuration.

¿Por qué está pasando?

La definición de la conexión a base de datos no es válida.

Cómo solucionarlo

Intente arreglar el problema descrito por code que ha devuelto la base de datos subyacente.

Se han producido problemas al conectar el {{system}} subyacente

¿Qué está pasando?

La API REST no se puede invocar correctamente.

¿Por qué está pasando?

Se ha producido un problema al conectar con el sistema subyacente. Es posible que se trate de un problema temporal.

Cómo solucionarlo

Intente invocar la operación deseada de nuevo. Si vuelve a ocurrir, póngase en contacto con el equipo de soporte.

Error al extraer la cabecera X-Spark-Service-Instance: ({{message}})

¿Qué está pasando?

No se puede invocar la API REST que necesita credenciales de Spark

¿Por qué está pasando?

Se ha producido un problema con la decodificación base 64 o con el análisis de las credenciales de Spark.

Cómo solucionarlo

Asegúrese de que las credenciales de Spark estaban correctamente codificadas en base 64. Consulte la documentación para más detalles.

Esta funcionalidad está prohibida para los usuarios que no sean de la versión beta.

¿Qué está pasando?

La API REST solicitada no se puede invocar correctamente.

¿Por qué está pasando?

La API REST que se ha invocado actualmente está en versión beta.

Cómo solucionarlo

Si le interesa participar, póngase en lista de espera. Para obtener más información, consulte la documentación.

{{code}} {{message}}

¿Qué está pasando?

La API REST no se puede invocar correctamente.

¿Por qué está pasando?

Se ha producido un problema al invocar el servicio subyacente.

Cómo solucionarlo

Si hay instrucciones para solucionar el problema, sígalas. Póngase en contacto con el equipo de soporte si no hay instrucciones en el mensaje o no resuelven el problema.

Se ha superado el límite de tasa.

¿Qué está pasando?

Se ha superado el límite de tasa.

¿Por qué está pasando?

Se ha superado el límite de tasa del plan actual.

Cómo solucionarlo

Para solucionar este problema, adquiera otro plan con un límite de tasa superior

Parámetro de consulta no válido {{paramName}} valor: {{value}}

¿Qué está pasando?

Se ha producido un error de validación porque se ha pasado un valor de parámetro de consulta incorrecto.

¿Por qué está pasando?

Error al obtener el resultado de la consulta.

Cómo solucionarlo

Corrija el valor del parámetro de consulta. Para obtener más información, consulte la documentación.

Tipo de señal no válido: {{type}}

¿Qué está pasando?

Error relacionado con el tipo de señal.

¿Por qué está pasando?

Error en la autorización.

Cómo solucionarlo

La señal debe empezar por el prefijo Bearer

El formato de token no es válido. Se debe utilizar el formato de señal portadora.

¿Qué está pasando?

Error relacionado con el formato de señal.

¿Por qué está pasando?

Error en la autorización.

Cómo solucionarlo

La señal debe ser una señal portadora y debe empezar por el prefijo Bearer

Falta el archivo JSON de entrada o no es válido: 400

¿Qué está pasando?

El siguiente mensaje aparece cuando se intenta puntuar en línea: Falta el archivo JSON de entrada o no es válido.

¿Por qué está pasando?

Este mensaje se muestra cuando la carga útil de entrada de puntuación no coincide con el tipo de entrada esperado necesario para puntuar el modelo. Concretamente, puede ser por los motivos siguientes:

  • La carga útil de entrada está vacía.
  • El esquema de carga útil de entrada no es válido.
  • Los tipos de datos de entrada no coinciden con los tipos de datos previstos.

Cómo solucionarlo

Corrija la carga útil de entrada. Asegúrese de que la carga útil tenga la sintaxis correcta, un esquema válido y tipos de datos adecuados. Una vez aplicadas las correcciones, intente puntuar en línea de nuevo. Para problemas con la sintaxis, verifique el archivo JSON utilizando el mandato jsonlint.

La señal de autorización ha caducado: 401

¿Qué está pasando?

El siguiente mensaje aparece cuando se intenta puntuar en línea: La autorización ha fallado.

¿Por qué está pasando?

Este mensaje aparece cuando la señal que se utiliza para puntuar ha caducado.

Cómo solucionarlo

Vuelva a generar la señal para esta instancia de IBM Watson Machine Learning y vuelva a intentarlo. Si el problema persiste, póngase en contacto con el soporte de IBM.

Identificación de despliegue desconocida:404

¿Qué está pasando?

El siguiente mensaje aparece cuando se intenta puntar en línea una identificación de despliegue desconocida.

¿Por qué está pasando?

Este mensaje aparece cuando el ID de despliegue que se utiliza para puntuar no existe.

Cómo solucionarlo

Asegúrese de haber proporcionado el ID de despliegue correcto. De lo contrario, despliegue el modelo con el ID de despliegue e intente puntar de nuevo.

Error de servidor interno:500

¿Qué está pasando?

El mensaje siguiente se muestra cuando intenta puntuar en línea: Error de servidor interno

¿Por qué está pasando?

Este mensaje aparece cuando falla el flujo de datos en sentido descendente del que depende la puntuación en línea.

Cómo solucionarlo

Espere e intente puntuar en línea de nuevo. Si vuelve a fallar, póngase en contacto con el soporte de IBM.

Tipo no válido para ml_artifact: Interconexión

¿Qué está pasando?

El mensaje siguiente se muestra cuando intenta publicar el modelo Spark utilizando la biblioteca del cliente de API común en la estación de trabajo.

¿Por qué está pasando?

Este mensaje se muestra si tiene una configuración pyspark no válida en el sistema operativo.

Cómo solucionarlo

Configure las vías de acceso del entorno del sistema de acuerdo con la instrucción:

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

ValueError: El nombre de Training_data_ref y la conexión no pueden ser Ninguna, si no se proporciona el artefacto de interconexión.

¿Qué está pasando?

Falta el conjunto de datos de entrenamiento o no se ha hecho referencia al mismo correctamente.

¿Por qué está pasando?

El artefacto de interconexión es un conjunto de datos de entrenamiento en esta instancia.

Cómo solucionarlo

Cuando persiste un Spark PipelineModel debe proporcionar un conjunto de datos de entrenamiento, si el cliente dice que no da soporte a PipelineModels, en lugar de indicar que un PipelineModel debe ser acompañado por un conjunto de entrenamiento.