Warum bekomme ich bei Verwendung von AutoAI einen Fehler wegen nicht übereinstimmender Daten?

Bei der Verwendung von AutoAI für eine binäre Klassifizierung erhalten Sie eine Fehlernachricht zu nicht übereinstimmenden Daten. Beachten Sie, dass AutoAI nur in IBM Watson OpenScale for IBM Cloud Pak for Data unterstützt wird.

Beim binären Klassifizierungstyp legt AutoAI automatisch den booleschen Datentyp als Datentyp der Vorhersagespalte fest.

Beheben Sie dieses Problem, indem Sie eine der folgenden Lösungen anwenden:

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

Warum treten bei der Modellkonfiguration Fehler auf?

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.

Die vorherigen Nachrichten weisen beim Bearbeiten des Abschnitts Modelldetails im Rahmen der Konfiguration auf eine Abweichung zwischen dem Eingabeschema 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 Drifterkennungsmodells müssen Sie scikit-learn Version 0.20.2 in Notebooks verwenden. In allen anderen Fällen müssen Sie sicherstellen, dass die Spaltennamen in den Trainingsdaten den Spaltennamen des Eingabeschemas entsprechen.

Warum fehlen meine Klassenkennzeichnungen, wenn ich XGBoost benutze?

Bei der nativen XGBoost-Klassifizierung mit mehreren Klassen werden keine Klassenbezeichnungen zurückgegeben.

Bei binären Modellen und Modellen mit mehreren Klassen gibt das XGBoost-Framework standardmäßig keine Klassenbezeichnungen zurück.

Bei binären XGBoost-Modellen und XGBoost-Modellen mit mehreren Klassen müssen Sie das Modell so aktualisieren, dass Klassenbezeichnungen zurückgegeben werden.

Warum wird die Nutzdatenanalyse nicht ordnungsgemäß 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 wirkt sich sowohl auf Scoring-Nutzdaten als auch auf Rückmeldedaten im CSV- und JSON-Format aus.

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

Fehler: Beim Berechnen des Stellenwerts von Merkmalen ist ein Fehler aufgetreten

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 mit der Erklärbarkeit.

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

Warum fehlen einige meiner Datensätze für die aktive Verzerrungsbereinigung?

Datensätze für aktive Verzerrungsbereinigung gelangen nicht in die Tabelle für die Nutzdatenprotokollierung.

Bei Verwendung der API für aktive Verzerrungsbereinigung können maximal 1.000 Datensätze gleichzeitig an die Nutzdatenprotokollierung gesendet werden.

Zur Vermeidung von Datenverlust müssen Sie die API für aktive Verzerrungsbereinigung für das Scoring in Blöcken von maximal 1.000 Datensätzen verwenden.

Watson OpenScale zeigt keine verfügbaren Schemas an.

Wenn ein Benutzer versucht, Schemainformationen für Watson OpenScale abzurufen, sind keine verfügbar. Auch nach dem Prüfen direkt in Db2, also ohne Verweis auf Watson OpenScale, werden für die ID des Datenbankbenutzers keine verfügbaren keine Schemas zurückgegeben.

Unzureichende Berechtigungen für die ID des Datenbankbenutzers verursachen Watson OpenScale-Probleme mit der Datenbankverbindung.

Stellen Sie sicher, dass der Datenbankbenutzer über die korrekten Berechtigungen verfügt, die für Watson OpenScale erforderlich sind.

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, Jetzt gilt der Grenzwert von 50.000 Zeilen jedoch für die Anzahl der Datensätze, deren Qualität und Verzerrung Sie in einem Abrechnungszeitraum überwachen können.

Wenn Sie Ihren Grenzwert erreicht haben, müssen Sie entweder ein Upgrade auf einen Standard-Plan durchführen oder den nächsten Abrechnungszeitraum abwarten.

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