Wie behebe ich Konnektivitätsprobleme mit der SageMaker-AI-Notebook-Instance?

Kurzbeschreibung

Eine SageMaker AI Jupyter Notebook-Instance reagiert möglicherweise nicht oder zeigt aus den folgenden Gründen Fehler an:

• SageMaker AI kann keine Verbindung zwischen Jupyter und dem Browser herstellen.
• Der Notebook-Kernel hat seinen definierten Timeout-Zeitraum erreicht.
• Deine Ressourcenauslastung ist hoch.

Lösung

Hinweis: Wenn du beim Ausführen von AWS Command Line Interface (AWS CLI)-Befehlen Fehlermeldungen erhältst, findest du weitere Informationen dazu unter Problembehandlung bei der AWS CLI. Stelle außerdem sicher, dass du die neueste Version der AWS CLI verwendest.

Konnektivitätsprobleme zwischen dem Jupyter Notebook und dem Browser beheben

Wenn du ein Jupyter Notebook öffnest, erhältst du möglicherweise die folgende Fehlermeldung:

„A connection to the notebook server could not be established. The notebook will continue trying to reconnect. Check your network connection or notebook server configuration.“

Gehe wie folgt vor, um diesen Fehler zu beheben:

• Starte die Notebook-Instance neu. Wenn du einen Neustart durchführst, wird die Notebook-Instance auf einen neuen Host verschoben. Ein Neustart kann auch HTTP-503- und 504-Fehler im Browser beheben.
  Hinweis: Es hat sich bewährt, Notebook-Instances regelmäßig neu zu starten, um die Notebook-Instance-Software auf dem neuesten Stand zu halten.
• Starte deinen Browser neu, leere den Browser-Cache oder versuche es mit einem anderen Browser.
• Verwende eine andere Netzwerkverbindung.
• Prüfe, ob die Firewall, der Proxy oder die Antivirensoftware die Verbindung blockiert.
• Überprüfe das Protokoll aller WebSockets im Browser. Du findest diese Einstellung normalerweise im Entwicklermodus des Browsers.
• Deaktiviere vorübergehend alle Browser-Erweiterungen und versuche es erneut.

Ein neues Notebook-Sitzungstoken generieren

Das Jupyter Notebook-Sitzungstoken hat eine maximale Gültigkeit von 12 Stunden. Nach Ablauf des Tokens läuft die Sitzung ab und du musst eine Aktualisierung durchführen, um das Timeout-Token zurückzusetzen. Der Jupyter-Kernel wird jedoch auch dann weiter ausgeführt, wenn der Browser die Verbindung trennt.

Gehe wie folgt vor, um die Auswirkungen des 12-Stunden-Tokens abzuschwächen:

1. Schreibe die Ergebnisse des Programms in eine Datei statt in stdout.
2. Konvertiere das Programm in ein Python-Skript und führe es dann aus.
3. Um eine neue URL mit AuthToken zu generieren, rufe die API-Operation CreatePresignedNotebookInstanceURL auf, um eine neue URL mit AuthToken zu generieren. Gib dann die neue URL in deinem Browser ein, bevor die Sitzung abläuft. Dadurch wird ein neues 12-Stunden-Sitzungstoken generiert.
4. Gehe direkt zu AuthorizedUrl.
5. (Optional) Um JuypterLab zu öffnen, ändere die URL, um dem Formular „view=Lab&“ hinzuzufügen: https://name>.notebook.sagemaker.aws?view=Lab&AuthToken=

Überprüfung der Ressourcenauslastung

Um die Ressourcenauslastung auf der SageMaker-AI-Notebook-Instance zu überprüfen, führe die folgenden Befehle im Notebook-Terminal aus.

Speicherauslastung:

free -h

CPU-Auslastung:

top

Festplattenauslastung:

df -h

Es hat sich bewährt, ein Lebenszyklus-Konfigurationsskript zu verwenden, um die Instance-Metriken aus Gründen der Sichtbarkeit auf Amazon CloudWatch zu veröffentlichen. Weitere Informationen findest du unter publish-instance-metrics auf der GitHub-Website.

Wenn die CPU-, Speicher- oder Festplattenauslastung hoch ist, starte die Notebook-Instance neu und versuche es erneut. Prüfe, ob dein Notebook-Instance-Typ von SageMaker AI die Konfiguration für deine Aufträge unterstützen kann. Ändere bei Bedarf den Instance-Typ. Eine Liste der SageMaker AI-Instance-Typen findest du im Abschnitt Amazon SageMaker Notebooks auf der Seite Amazon SageMaker – Preise.

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