问题排查指南 - 亚马逊 SageMaker AI
作业定义不会创建作业在笔记本中 SparkMagic 禁用自动可视化
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本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

问题排查指南

请参阅此问题排查指南，以帮助调试在计划的笔记本作业运行时可能遇到的故障。

作业定义不会创建作业

如果您的任务定义未启动任何作业，则笔记本或培训作业可能不会显示在 Amazon SageMaker Studio 左侧导航栏的 “作业” 部分中。如果是这种情况，您可以在 Studio 左侧导航栏的 Pipelines 部分找到错误信息。每个笔记本或训练作业定义都属于一个执行管道。以下是无法启动笔记本作业的常见原因。

缺少权限

  • 分配给任务定义的角色与 Amazon 没有信任关系 EventBridge。也就是说， EventBridge 不能担任该角色。

  • 分配给作业定义的角色没有调用 SageMaker AI:StartPipelineExecution 的权限。

  • 分配给作业定义的角色没有调用 SageMaker AI:CreateTrainingJob 的权限。

EventBridge 已超出配额

如果您看到如下例所示的Put*错误，则说明您已超出 EventBridge配额。要解决这个问题，你可以清理未使用的 EventBridge 运行次数，或者 Amazon Web Services 支持 要求增加配额。

LimitExceededException) when calling the PutRule operation: 
The requested resource exceeds the maximum number allowed

有关 EventBridge 配额的更多信息，请参阅 Amazon EventBridge 配额。

已超出管道配额限制

如果您看到如下例所示的错误，则说明已超出可运行的管道数量。要解决此问题，您可以清理账户中未使用的管道，也可以要求 Amazon Web Services 支持 增加配额。

ResourceLimitExceeded: The account-level service limit 
'Maximum number of pipelines allowed per account' is XXX Pipelines, 
with current utilization of XXX Pipelines and a request delta of 1 Pipelines.

有关管道配额的更多信息，请参阅 Amazon A SageMaker I 终端节点和配额。

已超出训练作业限制

如果您看到如下例所示的错误，则说明已超出可运行的训练作业数量。要解决这个问题，请减少账户中的培训任务数量，或者 Amazon Web Services 支持 要求增加配额。

ResourceLimitExceeded: The account-level service limit 
'ml.m5.2xlarge for training job usage' is 0 Instances, with current 
utilization of 0 Instances and a request delta of 1 Instances. 
Please contact Amazon support to request an increase for this limit.

有关训练作业配额的更多信息，请参阅 Amazon A SageMaker I 终端节点和配额。

在笔记本中 SparkMagic 禁用自动可视化

如果您的 notebook 使用 SparkMagic PySpark 内核，并且您将 notebook 作为 Notebook Job 运行，则可能会在输出中看到自动可视化已被禁用。打开自动可视化功能会导致内核挂起，因此笔记本作业执行器目前禁用自动可视化功能作为一种变通办法。