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Resolución de problemas de Watson OpenScale
Última actualización: 09 dic 2024
Resolución de problemas de Watson OpenScale

Puede utilizar las siguientes técnicas para solucionar problemas con IBM Watson OpenScale.

Cuando utilizo AutoAI, ¿por qué recibo un error sobre datos no coincidentes?

Recibe un mensaje de error sobre datos no coincidentes cuando utiliza AutoAI para clasificación binaria. Tenga en cuenta que AutoAI solo está soportado en IBM Watson OpenScale for IBM Cloud Pak for Data.

Para el tipo de clasificación binaria, AutoAI establece automáticamente el tipo de datos de la columna de predicción en booleano.

Para solucionarlo, implemente una de las soluciones siguientes:

  • Cambie los valores de la columna de etiqueta en los datos de entrenamiento a valores enteros, como por ejemplo 0 o 1, en función del resultado.
  • Cambie los valores de la columna de etiqueta en los datos de entrenamiento tales como A y B.

¿Por qué recibo errores durante la configuración del modelo?

Los siguientes mensajes de error aparecen al configurar los detalles del modelo: El campo feature_fields hace referencia a la columna <name>, que falta en input_schema del modelo. Característica no encontrada en el esquema de entrada.

Los mensajes anteriores, al mismo tiempo que completan la sección Detalles de modelo durante la configuración indican una discrepancia de esquema de entrada:

Para solucionar el problema, debe determinar cuál de las siguientes condiciones está causando el error y tomar medidas correctivas: Si utiliza ' IBM ' watsonx.ai Runtime como proveedor de aprendizaje automático y el tipo de modelo es XGBoost/scikit-learn consulte ' watsonx.ai Runtime ' documentación del SDK Python ' para obtener información importante sobre cómo almacenar el modelo. Para generar el modelo de detección de desviación, debe utilizar la versión de scikit-learn 0.20.2 en cuadernos. Para todos los demás casos, asegúrese de que los nombres de columnas de datos de entrenamiento coinciden con los nombres de columnas de esquema de entrada.

¿Por qué me faltan las etiquetas de clase cuando utilizo XGBoost?

La clasificación de varias clases de XGBoost nativo no devuelve las etiquetas de clase.

De forma predeterminada, para modelos binarios y de múltiples clases, la infraestructura XGBoost no devuelve las etiquetas de clase.

Para modelos binarios y de múltiples clases XGBoost, debe actualizar el modelo para devolver etiquetas de clase.

¿Por qué el análisis de carga útil no se muestra correctamente?

El análisis de carga útil no se visualiza correctamente y se muestra el siguiente mensaje de error: AIQDT0044E Carácter prohibido " en el nombre de columna <column name>

Para el proceso correcto de la analítica de carga útil, Watson OpenScale no da soporte a los nombres de columna con comillas dobles (") en la carga útil. Esto afecta a la carga útil de puntuación y a los datos de opinión en los formatos CSV y JSON.

Elimine las comillas dobles (") de los nombres de columna del archivo de carga útil.

Error: Se ha producido un error al calcular la importancia de característica

Recibirá el siguiente mensaje de error durante el proceso: Error: An error occurred while computing feature importance.

Incluir un signo de igual (=) en el nombre de columna de un conjunto de datos provoca un problema de explicabilidad.

Elimine el signo de igual (=) del nombre de columna y envíe de nuevo el conjunto de datos a través del proceso.

¿Por qué faltan algunos de mis registros sin sesgo activos?

Los registros sin sesgo activos no alcanzan la tabla de registro de carga útil.

Cuando se utiliza la API de eliminación de sesgo activa, existe un límite de 1000 registros que se pueden enviar simultáneamente para registro de carga útil.

Para evitar la pérdida de datos, debe utilizar la API de eliminación de sesgo activa para puntuar bloques de 1000 registros o menos.

Watson OpenScale no muestra ningún esquema disponible

Cuando un usuario intenta recuperar información de esquema para Watson OpenScale, no hay ningún esquema disponible. Después de intentarlo directamente en DB2, sin hacer referencia a Watson OpenScale, y comprobar qué esquemas están disponibles para el ID de usuario de la base de datos, tampoco se devuelve ninguno.

Los permisos insuficientes para el ID de usuario de la base de datos causan problemas de conexión de base de datos para Watson OpenScale.

Asegúrese de que el usuario de base de datos tenga los permisos correctos necesarios para Watson OpenScale.

Una ejecución de supervisor falla con un mensaje de error de OutOfResources exception

Recibirá un mensaje de error de OutOfResources exception.

Aunque ya no hay límite en el número de filas que puede tener en la carga útil de comentarios, la carga útil de puntuación o las tablas de carga útil de negocio. El límite de 50.000 ahora se aplica al número de registros que puede ejecutar a través de los supervisores de calidad y sesgo cada periodo de facturación.

Después de alcanzar el límite, debe actualizar a un plan Standard o esperar al siguiente periodo de facturación.

Faltan despliegues

Un modelo desplegado no se muestra como un despliegue seleccionable para crear una suscripción.

Hay diferentes razones por las que un despliegue no aparece en la lista de modelos desplegados disponibles. Si el modelo no es un tipo soportado de modelo porque utiliza un algoritmo o una infraestructura no soportados, no aparecerá. Es posible que el proveedor de aprendizaje de máquina no se haya configurado correctamente. También podría ser que haya problemas con los permisos.

Utilice los pasos siguientes para resolver este problema:

  1. Compruebe que el modelo sea de un tipo soportado.
  2. Compruebe que exista un proveedor de aprendizaje de máquina en la configuración de Watson OpenScale para el espacio de despliegue específico.
  3. Compruebe que el usuario admin de CP4D tenga permiso para acceder al espacio de despliegue.

La evaluación de Watson OpenScale puede fallar debido a un gran número de suscripciones

Si una instancia de Watson OpenScale contiene demasiadas suscripciones, como por ejemplo 100 suscripciones, las evaluaciones de calidad podrían fallar. Puede ver los detalles de la anomalía en el registro para el pod de servicio de despensa de datos que muestra el siguiente mensaje de error:

"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".

Puede utilizar el mandato oc get pod -l component=aios-datamart para buscar el nombre del pod. También puede utilizar el mandato oc logs <pod name> para el registro del pod.

Para solucionar este error, puede utilizar el mandato siguiente para aumentar el tamaño máximo del cuerpo de solicitud editando la variable de entorno "ADDITIONAL_JVM_OPTIONS" :

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

El nombre de release es "aiopenscale" si no personaliza el nombre de release al instalar Watson OpenScale.

Microsoft Azure ML Studio

  • De los dos tipos de servicios web de Azure Machine Learning, solo Watson OpenScale da soporte al tipo New. El tipo Classic no está soportado.

  • Se debe utilizar el nombre de entrada predeterminado: en el servicio web Azure , el nombre de entrada predeterminado es "input1". Actualmente, este campo es obligatorio para Watson OpenScale y, si falta, Watson OpenScale no funcionará.

    Si el servicio web de Azure no utiliza el nombre predeterminado, cambie el nombre del campo de entrada a "input1"y, a continuación, vuelva a desplegar el servicio web y vuelva a configurar los valores del proveedor de aprendizaje automático de OpenScale .

  • Si las llamadas a Microsoft Azure ML Studio para listar los modelos de aprendizaje automático provocan que la respuesta exceda el tiempo de espera, por ejemplo, cuando tiene muchos servicios web, debe aumentar los valores de tiempo de espera. Es posible que tenga que trabajar en torno a este problema cambiando el valor de configuración /etc/haproxy/haproxy.cfg:

    • Inicie la sesión en el nodo de equilibrador de carga y actualice /etc/haproxy/haproxy.cfg para establecer el tiempo de espera de cliente y servidor de 1m a 5m:

      timeout client           5m
      timeout server           5m
      
    • Ejecute systemctl restart haproxy para reiniciar el equilibrador de carga HAProxy .

Si utiliza otro equilibrador de carga, que no sea HAProxy, es posible que deba ajustar los valores de tiempo de espera de forma similar.

  • De los dos tipos de servicios web de Azure Machine Learning, solo Watson OpenScale da soporte al tipo New. El tipo Classic no está soportado.

La carga de datos de comentarios falla en la suscripción de producción después de importar valores

Después de importar los valores de su espacio de preproducción al espacio de producción, es posible que tenga problemas al cargar los datos de comentarios. Esto sucede cuando los tipos de datos no coinciden exactamente. Al importar valores, la tabla de comentarios hace referencia a la tabla de carga útil para sus tipos de columna. Puede evitar este problema asegurándose de que los datos de carga útil tengan el tipo de valor más preciso primero. Por ejemplo, debe priorizar un tipo de datos doble sobre un tipo de datos de entero.

Microsoft Azure Machine Learning Service

Al realizar la evaluación de modelos, puede encontrar problemas en los que Watson OpenScale no puede comunicarse con el servicio Azure Machine Learning , cuando necesita invocar puntos finales de puntuación de despliegue. Las herramientas de seguridad que aplican políticas de seguridad empresarial, como por ejemplo Symantec Blue Coat, pueden impedir dicho acceso.

Watson OpenScale no puede crear una nueva tabla Hive para la suscripción de despliegue por lotes

Cuando elige crear una nueva tabla Apache Hive con el formato Parquet durante la configuración de despliegue por lotes de Watson OpenScale , se puede producir el siguiente error:

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

Este error se produce si Watson OpenScale no puede ejecutar la operación de CREATE TABLE SQL debido a un espacio en blanco en un nombre de columna. Para evitar este error, puede eliminar cualquier espacio en blanco de los nombres de columna o cambiar el formato Apache Hive a csv.

La configuración de Watson OpenScale puede fallar con la base de datos Db2 predeterminada

Cuando configura Watson OpenScale y especifica la base de datos Db2 predeterminada, es posible que la configuración no se complete.

Para solucionar este problema, debe ejecutar el mandato siguiente en Cloud Pak for Data para actualizar Db2:

db2 update db cfg using DFT_EXTENT_SZ 32

Después de ejecutar el mandato, debe crear una nueva base de datos Db2 para configurar Watson OpenScale.

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