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# Neptune ML Gremlin 推理查询的异常列表
<a name="machine-learning-gremlin-exceptions"></a>

 这是执行 Neptune ML Gremlin 推理查询时可能发生的异常的完整列表。这些异常情况涵盖了一系列问题，从指定的 IAM 角色或端点相关问题，到不受支持的 Gremlin 步骤以及对每次查询的 ML 推理查询数量的限制。每个条目都包含一条描述问题的详细消息。
+ **`BadRequestException`** – 无法加载所提供角色的凭证。

  *消息*：`Unable to load credentials for role: {{the specified IAM Role ARN}}.`
+ **`BadRequestException`**— 指定的 IAM 角色无权调用 A SageMaker I 终端节点。

  *消息*：`User: {{the specified IAM Role ARN}} is not authorized to perform: sagemaker:InvokeEndpoint on resource: {{the specified endpoint}}.`
+ **`BadRequestException`** – 指定的端点不存在。

  *消息*：`Endpoint {{the specified endpoint}} not found.`
+ **`InternalFailureException`** – 无法从 Amazon S3 获取 Neptune ML 实时归纳推理元数据。

  *消息*：`Unable to fetch Neptune ML - Real-Time Inductive Inference metadata from S3. Check the permissions of the S3 bucket or if the Neptune instance can connect to S3.`
+ **`InternalFailureException`** – Neptune ML 无法在 Amazon S3 中找到用于实时归纳推理的元数据文件。

  *消息*：`Neptune ML cannot find the metadata file for Real-Time Inductive Inference in S3.`
+ **`InvalidParameterException`** – 指定的端点在语法上无效。

  *消息*：`Invalid endpoint provided for external service query.`
+ **`InvalidParameterException`**— 指定的 SageMaker 执行 IAM 角色 ARN 在语法上无效。

  *消息*：`Invalid IAM role ARN provided for external service query.`
+ **`InvalidParameterException`** – 在查询的 `properties()` 步骤中指定了多个属性键。

  *消息*：`ML inference queries are currently supported for one property key.`
+ **`InvalidParameterException`** – 在查询中指定了多个边缘标签。

  *消息*：`ML inference are currently supported only with one edge label.`
+ **`InvalidParameterException`** – 在查询中指定了多个顶点标签约束。

  *消息*：`ML inference are currently supported only with one vertex label constraint.`
+ **`InvalidParameterException`** – `Neptune#ml.classification` 和 `Neptune#ml.regression` 谓词都存在于同一个查询中。

  *消息*：`Both regression and classification ML predicates cannot be specified in the query.`
+ **`InvalidParameterException`** – 在链接预测查询的 `in()` 或 `out()` 步骤中指定了多个边缘标签。

  *消息*：`ML inference are currently supported only with one edge label.`
+ **`InvalidParameterException`** – 使用 Neptune\#ml.score 指定了多个属性键。

  *消息*：`Neptune ML inference queries are currently supported for one property key and one Neptune#ml.score property key.`
+ **`MissingParameterException`** – 端点未在查询中指定，也未指定为数据库集群参数。

  *消息*：`No endpoint provided for external service query.`
+ **``MissingParameterException**— A SageMaker I 执行 IAM 角色未在查询中指定，也未指定为数据库集群参数。

  *消息*：`No IAM role ARN provided for external service query.`
+ **`MissingParameterException`** – 查询的 `properties()` 步骤中缺少属性键。

  *消息*：`Property key needs to be specified using properties() step for ML inference queries.`
+ **`MissingParameterException`** – 在链接预测查询的 `in()` 或 `out()` 步骤中未指定边缘标签。

  *消息*：`Edge label needs to be specified while using in() or out() step for ML inference queries.`
+ **`MissingParameterException`** – 未使用 Neptune\#ml.score 指定任何属性键。

  *消息*：`Property key needs to be specified along with Neptune#ml.score property key while using the properties() step for Neptune ML inference queries.`
+ **`UnsupportedOperationException`** – `both()` 步骤用于链接预测查询。

  *消息*：`ML inference queries are currently not supported with both() step.`
+ **`UnsupportedOperationException`**– 在链接预测查询中，没有在带有 `in()` 或 `out()` 步骤的 `has()` 步骤中指定预测顶点标签。

  *消息*：`Predicted vertex label needs to be specified using has() step for ML inference queries.`
+ **`UnsupportedOperationException`** – 未优化的步骤目前不支持 Gremlin ML 归纳推理查询。

  *消息*：`Neptune ML - Real-Time Inductive Inference queries are currently not supported with Gremlin steps which are not optimized for Neptune. Check the Neptune User Guide for a list of Neptune-optimized steps.`
+ **`UnsupportedOperationException`** – `repeat` 步骤中目前不支持 Neptune ML 推理查询。

  *消息*：`Neptune ML inference queries are currently not supported inside a repeat step.`
+ **`UnsupportedOperationException`** – 每个 Gremlin 查询目前仅支持一个 Neptune ML 推理查询。

  *消息*：`Neptune ML inference queries are currently supported only with one ML inference query per gremlin query.`