Warum weist beim Arbeiten mit AutoAI eine Fehlernachricht auf nicht übereinstimmende Daten hin?

Eine Fehlernachricht für nicht übereinstimmende Daten wird ausgegeben, wenn AutoAI für die binäre Klassifikation verwendet wird. Beachten Sie, dass AutoAI nur in IBM Watson OpenScale for IBM Cloud Pak for Data unterstützt wird.

Für den binären Klassifikationstyp legt AutoAI den Datentyp der Vorhersagespalte automatisch auf 'boolean' (Boolesch) fest.

Dies kann mit einer der folgenden Lösungen korrigiert werden:

• Ändern Sie die Werte der Kennzeichnungsspalte in den Trainingsdaten in ganzzahlige Werte wie 0 oder 1 (je nach Ergebnis).
• Ändern Sie die Werte der Kennzeichnungsspalte in den Trainingsdaten in Zeichenfolgewerte wie A und B.

Warum werden beim Konfigurieren des Modells Fehler gemeldet?

Die folgenden Fehlernachrichten werden angezeigt, wenn Sie Modelldetails konfigurieren: Feld feature_fields verweist auf die Spalte <name>, die in input_schema des Modells fehlt. Feature im Eingabeschema nicht gefunden.

Wenn die genannten Fehlernachrichten während der Konfiguration beim Ausfüllen des Abschnitts Modelldetails ausgegeben werden, deutet dies auf fehlende Übereinstimmung zwischen dem Modelleingabeschema und dem Trainingsdatenschema des Modells hin.

Um das Problem zu beheben, müssen Sie feststellen, welche der folgenden Bedingungen den Fehler verursacht, und entsprechende Korrekturmaßnahmen ergreifen: Wenn Sie IBM watsonx.ai Runtime als Anbieter für maschinelles Lernen verwenden und der Modelltyp XGBoost/scikit-learn ist, finden Sie in der Python watsonx.ai Runtime wichtige Informationen darüber, wie das Modell gespeichert wird. Zum Generieren des Modells für Abweichungserkennung müssen Sie scikit-learn Version 0.20.2 in Notebooks verwenden. In allen anderen Fällen müssen Sie sicherstellen, dass die Namen der Trainingsdatenspalten mit den Spaltennamen des Eingabeschemas übereinstimmen.

Warum fehlen meine Klassenkennzeichnungen, wenn ich XGBoost verwende?

Die native XGBoost-Klassifikation für Mehrfachklassen gibt keine Klassenkennzeichnungen zurück.

Für Binärmodelle und Mehrfachklassenmodelle gibt das XGBoost-Framework keine Klassenkennzeichnungen zurück.

XGBoost-Binärmodelle und -Mehrfachklassenmodelle müssen aktualisiert werden, damit Klassenkennzeichnungen zurückgegeben werden.

Warum werden Nutzdatenanalysen nicht korrekt angezeigt?

Die Nutzdatenanalyse wird nicht korrekt angezeigt und die folgende Fehlernachricht wird angezeigt: AIQDT0044E Unzulässiges Zeichen " im Spaltennamen <column name>

Für eine ordnungsgemäße Verarbeitung der Nutzdatenanalyse unterstützt Watson OpenScale keine Spaltennamen mit Anführungszeichen (") in den Nutzdaten. Dies gilt sowohl für Scoring-Nutzdaten als auch für Rückmeldedaten mit den Formaten CSV und JSON.

Entfernen Sie die Anführungszeichen in den Spaltennamen der Datei mit den Nutzdaten.

Fehlernachricht: 'Error: An error occurred while computing feature importance'

Während der Verarbeitung wird die folgende Fehlernachricht angezeigt: Error: An error occurred while computing feature importance.

Ein Gleichheitszeichen (=) im Spaltennamen eines Datasets verursacht ein Problem bei der Erklärbarkeit.

Entfernen Sie das Gleichheitszeichen (=) aus dem Spaltennamen und übergeben Sie das Dataset erneut zur Verarbeitung.

Warum fehlen einige meiner aktiven Datensätze für Verzerrungsbereinigung?

Aktive Datensätze für die Verzerrungsbereinigung werden nicht an die Tabelle für Nutzdatenprotokollierung übermittelt.

Bei Verwendung der API für aktive Verzerrungsbereinigung können höchstens 1000 Datensätze gleichzeitig an die Nutzdatenprotokollierung übergeben werden.

Zur Vermeidung von Datenverlusten müssen Sie die Verarbeitungsquote der API für aktive Verzerrungsbereinigung auf Blöcke mit 1000 Datensätzen oder weniger begrenzen.

In Watson OpenScale werden keine verfügbaren Schemas angezeigt

Wenn ein Benutzer versucht, Schemainformationen für Watson OpenScale abzurufen, sind keine solchen Informationen verfügbar. Wenn in Db2 direkt, d. h. ohne Verweis auf Watson OpenScale, abgefragt wird, welche Schemas verfügbar sind, liefert auch die Abfrage für die Benutzer-ID keine Ergebnisse.

Unzureichende Berechtigungen für die Datenbank-Benutzer-ID verursachen Probleme mit der Datenbankverbindung für Watson OpenScale.

Stellen Sie sicher, dass der Datenbankbenutzer über die erforderlichen Berechtigungen für Watson OpenScale verfügt.

Eine Überwachungsausführung schlägt mit einer OutOfResources exception-Fehlernachricht fehl

Sie erhalten eine OutOfResources exception-Fehlernachricht.

Obwohl es keinen Grenzwert mehr für die Anzahl der Zeilen gibt, die in den Feedbacknutzdaten, Scoring-Nutzdaten oder Geschäftsnutzdatentabellen enthalten sein können, gilt jetzt der Grenzwert 50.000 für die Anzahl der Datensätze, die in jedem Abrechnungszeitraum von den Qualitäts- und Verzerrungsüberwachungen verarbeitet werden können.

Wenn dieser Grenzwert erreicht ist, müssen Sie entweder ein Upgrade auf einen Standardplan durchführen oder bis zum Beginn des nächsten Abrechnungszeitraums warten.

Fehlende Bereitstellungen

Ein bereitgestelltes Modell wird nicht als Bereitstellung angezeigt, die zum Erstellen einer Subskription ausgewählt werden kann.

Das Fehlen einer Bereitstellung in der Liste der verfügbaren bereitgestellten Modelle kann verschiedene Gründe haben. Wenn es sich bei dem Modell um einen nicht unterstützten Modelltyp handelt, weil es einen nicht unterstützten Algorithmus oder ein nicht unterstütztes Framework verwendet, wird es nicht angezeigt. Möglicherweise ist der Anbieter für maschinelles Lernen nicht ordnungsgemäß konfiguriert. Eine weitere denkbare Ursache sind Probleme mit Berechtigungen.

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um das Problem zu beheben:

1. Überprüfen Sie, dass das Modell einen unterstützten Typ aufweist.
2. Überprüfen Sie, dass in der Watson OpenScale-Konfiguration ein Anbieter für maschinelles Lernen für den betreffenden Bereitstellungsbereich vorhanden ist.
3. Überprüfen Sie, dass der CP4D-Benutzer admin über die Zugriffsberechtigung für den Bereitstellungsbereich verfügt.

"Failure converting response to expected model EntityStreamSizeException: actual entity size (Some(8644836)) exceeded content length limit (8388608 bytes)! You can configure this by setting akka.http.[server|client].parsing.max-content-length or calling HttpEntity.withSizeLimit before materializing the dataBytes stream".

oc patch woservice <release name> -p '{"spec": {"datamart": {"additional_jvm_options":"-Dakka.http.client.parsing.max-content-length=100m"} }}' --type=merge

Attribute name "table name" contains invalid character(s) among " ,;{}()\\n\\t=". Please use alias to rename it.;

db2 update db cfg using DFT_EXTENT_SZ 32