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Résolution des problèmes de pipelines d'inférence

Pour résoudre les problèmes liés au pipeline d'inférence, utilisez les CloudWatch journaux et les messages d'erreur. Si vous utilisez des images Docker personnalisées dans un pipeline qui inclut des algorithmes intégrés à Amazon SageMaker AI, vous pouvez également rencontrer des problèmes d'autorisations. Pour accorder les autorisations requises, créez une politique Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR).

Résolution des problèmes d'autorisations Amazon ECR pour les pipelines d'inférence

Lorsque vous utilisez des images Docker personnalisées dans un pipeline qui inclut des algorithmes intégrés à l'SageMaker IA, vous avez besoin d'une politique https://docs.aws.amazon.com/AmazonECR/latest/userguide/what-is-ecr.html Amazon ECR. La politique permet à votre référentiel Amazon ECR d'autoriser SageMaker AI à extraire l'image. La stratégie doit ajouter les autorisations suivantes :

JSON

{
    "Version":"2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "allowSageMakerToPull",
            "Effect": "Allow",
            "Principal": {
                "Service": "sagemaker.amazonaws.com"
            },
            "Action": [
                "ecr:GetDownloadUrlForLayer",
                "ecr:BatchGetImage",
                "ecr:BatchCheckLayerAvailability"
            ],
            "Resource": "*"
        }
    ]
}

Utiliser CloudWatch les journaux pour dépanner les pipelines d' SageMaker inférence AI

SageMaker AI publie les journaux de conteneurs pour les terminaux qui déploient un pipeline d'inférence vers Amazon CloudWatch sur le chemin suivant pour chaque conteneur.

/aws/sagemaker/Endpoints/{EndpointName}/{Variant}/{InstanceId}/{ContainerHostname}

Par exemple, les journaux pour ce point de terminaison sont publiés dans les flux et les groupes de journaux suivants :

EndpointName: MyInferencePipelinesEndpoint
Variant: MyInferencePipelinesVariant
InstanceId: i-0179208609ff7e488
ContainerHostname: MyContainerName1 and MyContainerName2

logGroup: /aws/sagemaker/Endpoints/MyInferencePipelinesEndpoint
logStream: MyInferencePipelinesVariant/i-0179208609ff7e488/MyContainerName1
logStream: MyInferencePipelinesVariant/i-0179208609ff7e488/MyContainerName2

Un flux de journaux est une séquence d'événements de journaux qui partagent la même source. Chaque source distincte de journaux CloudWatch constitue un flux de journaux distinct. Un groupe de journaux est un groupe de flux de journaux qui partagent les mêmes paramètres de conservation, de surveillance et de contrôle d’accès.

Pour obtenir la liste des journaux publiés par SageMaker AI, consultezJournaux et métriques des pipelines d’inférence.

Utilisation des messages d'erreur pour résoudre les problèmes de pipelines d'inférence.

Les messages d'erreur des pipelines d'inférence indiquent les conteneurs qui ont échoué.

Si une erreur se produit alors que l' SageMaker IA invoque un point de terminaison, le service renvoie un ModelError (code d'erreur 424), qui indique quel conteneur a échoué. Si la charge utile de la demande (la réponse du conteneur précédent) dépasse la limite de 5 Mo, SageMaker AI fournit un message d'erreur détaillé, tel que :

Réponse reçue de la part de la MyContainerName1 société avec le code d'état 200. Cependant, la charge utile de la requête de MyContainerName1 à MyContainerName2 est de 6 000 000 octets, ce qui a dépassé la limite maximale de 5 Mo.

Si un conteneur échoue à la vérification de l'état du ping alors que l' SageMaker IA crée un point de terminaison, elle renvoie un ClientError et indique tous les conteneurs qui ont échoué à la vérification ping lors du dernier contrôle d'état.