Fehlerbehebung

Die Anleitung zeigt häufig auftretende Fehler, die bei der Verwendung von Amazon SageMaker Studio Lab (Studio Lab) auftreten können. Jeder Fehler enthält eine Beschreibung sowie eine Lösung für den Fehler.

Probleme mit Abhängigkeiten

Am 8. August 2025 migrierte Studio Lab von JupyterLab 3 auf JupyterLab 4. Informationen zu JupyterLab 4 finden Sie unter 4.0.0 — Highlights im JupyterLab Changelog. Wenn Sie JupyterLab Erweiterungen in Ihrer Studio Lab-Umgebung vor dem 8. August 2025 installiert haben, müssen Sie sie möglicherweise in der JupyterLab 4-Umgebung erneut installieren.

Ich kann nicht auf das Konto zugreifen

Wenn Sie nicht auf Ihr Konto zugreifen können, überprüfen Sie, ob Sie die richtige E-Mail-Adresse und das richtige Passwort verwenden. Wenn Sie Ihr Passwort vergessen haben, gehen Sie wie folgt vor, um Ihr Passwort zurückzusetzen. Wenn Sie immer noch nicht auf Ihr Konto zugreifen können, müssen Sie mithilfe der Anweisungen unter Kommen Sie ins Amazon SageMaker Studio Lab ein neues Konto beantragen und sich für dieses registrieren.

Passwort vergessen

Wenn Sie Ihr Passwort vergessen haben, müssen Sie es mit den folgenden Schritten zurücksetzen.

Projekt Laufzeit kann nicht gestartet werden

Wenn die Studio Lab Projekt Laufzeit nicht gestartet wird, versuchen Sie erneut, sie zu starten. Wenn das nicht funktioniert, wechseln Sie den Instance-Typ von CPU zu GPU (oder umgekehrt). Weitere Informationen finden Sie unter Ändern Sie Ihren Rechnertyp.

Laufzeit wurde unerwartet nicht mehr ausgeführt

Wenn es ein Problem mit der zur Ausführung verwendeten Umgebung gibt JupyterLab, erstellt Studio Lab die Umgebung automatisch neu. Studio Lab unterstützt die manuelle Aktivierung dieses Prozesses nicht.

Widersprüchliche Versionen

Da Sie Pakete hinzufügen und Ihre Umgebung nach Bedarf ändern können, kann es zu Konflikten zwischen Paketen in Ihrer Umgebung kommen. Wenn es in Ihrer Umgebung Konflikte zwischen Paketen gibt, müssen Sie das widersprüchliche Paket entfernen.

Die Erstellung der Umgebung schlägt fehl

Wenn Sie eine Umgebung aus einer YAML-Datei erstellen, kann ein Paketversionskonflikt oder ein Dateiproblem dazu führen, dass ein Build fehlschlägt. Um dieses Problem zu beheben, entfernen Sie die Umgebung, indem Sie den folgenden Befehl ausführen. Tun Sie dies, bevor Sie erneut versuchen, die Datei zu erstellen.

conda remove --name <YOUR_ENVIRONMENT> --all

Fehlermeldung beim Zulassen des Herunterladens von Skripts von der Domain *.awswaf.com

Studio Classic verwendet den Firewall-Service für Webanwendungen AWS WAF , um Ihre Ressourcen zu schützen, der Folgendes nutzt JavaScript. Wenn Sie ein Browser-Sicherheits-Plugin verwenden, das das Herunterladen JavaScript verhindert, wird dieser Fehler möglicherweise angezeigt. Um Studio Classic zu verwenden, erlauben JavaScript Sie den Download von*.awswaf.com als vertrauenswürdige Domain. Weitere Informationen dazu finden Sie unter AWS WAFAWS WAF, und. AWS WAF AWS Firewall Manager AWS Shield Advanced Entwicklerhandbuch.

Der Festplattenspeicher ist voll

Wenn Sie beim Versuch, eine Datei zu öffnen, eine Meldung erhalten, dass Ihr Speicherplatz voll ist, oder <FILE_NAME> wenn Sie versuchen, eine Datei zu öffnen, können Sie Dateien, Verzeichnisse, Bibliotheken oder Umgebungen entfernen, um den Speicherplatz zu vergrößern. Weitere Informationen zum Verwalten Ihrer Bibliotheken und Umgebungen finden Sie unter Verwalten Sie Ihre Umgebung.

Die Projektlaufzeit befindet sich im abgesicherten Modus-Benachrichtigung

Wenn Sie eine Benachrichtigung erhalten, dass sich Projekt Laufzeit im abgesicherten Modus befindet, müssen Sie Speicherplatz freigeben, um die Studio Lab Projekt Laufzeit wieder verwenden zu können. Folgen Sie den Anweisungen im vorherigen Punkt zur Problembehandlung, Festplattenspeicher ist voll. Sobald bis zu 500 MB Speicherplatz gelöscht wurden, können Sie Projekt Laufzeit neu starten, um Studio Lab zu verwenden. Wählen Sie dazu im oberen Menü von SageMaker Studio Lab Amazon Studio Lab aus und wählen Sie Neu starten JupyterLab... .

git kann cv2 nicht importieren

Wenn beim Import cv2 nach der Installation von opencv-python ein Fehler auftritt, müssen Sie opencv-python wie folgt deinstallieren und opencv-python-headless installieren.

%pip uninstall opencv-python --yes
%pip install opencv-python-headless

Sie können dann cv2 wie erwartet importieren.

Studio Lab reagiert nicht mehr, wenn große Dateien geöffnet werden

Die Studio Lab IDE kann möglicherweise nicht rendern, wenn große Dateien geöffnet werden, was dazu führt, dass der Zugriff auf Studio Lab-Ressourcen blockiert wird. Um dieses Problem zu beheben, setzen Sie den Studio Lab-Workspace wie folgt zurück.