Come posso risolvere i problemi di un'istanza notebook SageMaker AI che non riesce ad aprire Jupyter?
Desidero risolvere i problemi di un'istanza notebook Amazon SageMaker AI che non riesce ad aprire Jupyter.
Risoluzione
Per risolvere i problemi di un'istanza notebook SageMaker AI che non riesce ad aprire Jupyter, intraprendi le seguenti azioni:
- Sulla console SageMaker AI, verifica che lo stato dell'istanza notebook sia InService. Se lo stato è In attesa, l'istanza notebook non è ancora pronta.
- Svuota la cache del browser. Oppure utilizza un browser diverso per accedere al notebook Jupyter.
- Accedi al notebook Jupyter senza estensioni del browser. Le configurazioni proxy potrebbero impedire l'apertura del notebook Jupyter.
- Passa a un altro ambiente di rete. Se hai provato ad aprire Jupyter dalla rete dall'organizzazione, prova la rete domestica.
- Controlla se è presente un firewall che blocca l'accesso. Il software proxy o antivirus sul computer locale potrebbe bloccare la connessione WebSocket.
- Controlla i log di rete del browser per eventuali errori di connettività WebSocket. Per visualizzare i log, utilizza la modalità sviluppatore del browser.
- Controlla i log di Jupyter per verificare la presenza di errori.
Se ancora non riesci ad aprire il notebook Jupyter, riavvia l'istanza notebook. Questa azione fa sì che l'istanza notebook SageMaker AI sostituisca l'istanza Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) sottostante. È consigliabile riavviare regolarmente le istanze notebook per mantenere il software aggiornato. Inoltre, l'istanza notebook passa a un nuovo host che potrebbe aiutare a risolvere gli errori HTTP 503 e 504 del browser.
Nota: il file system /home/ec2-user/SageMaker è l'unica memoria persistente sull'istanza notebook. Quando riavvi l'istanza, perdi tutti gli altri dati.
Per riavviare un'istanza notebook SageMaker AI, completa i seguenti passaggi:
- Apri la console SageMaker AI.
- Nel pannello di navigazione, seleziona Istanze notebook.
- Scegli l'istanza notebook che desideri riavviare.
- Nell'elenco a discesa Operazioni, scegli Arresta.
- Una volta che l'istanza notebook risulta Arrestata, scegli Avvia nell'elenco a discesa Operazioni.
- Apri l'URL dell'istanza notebook.
Risolvi i problemi relativi a un'istanza notebook sovraccarica
Per risolvere i problemi di un'istanza notebook sovraccarica, intraprendi le seguenti azioni.
Troppe sessioni aperte
Se le sessioni e i notebook attivi sono troppi, i notebook impiegano più tempo per caricare e potrebbero incorrere in un timeout del browser. Per visualizzare le sessioni aperte, seleziona la scheda In esecuzione nella dashboard di Jupyter. Quindi chiudi i notebook non necessari o le sessioni del terminale aperte.
Utilizzo elevato della CPU o della memoria
Per verificare l'utilizzo della CPU o della memoria, completa i seguenti passaggi:
-
Apri la dashboard di Jupyter, quindi seleziona la scheda File.
-
Seleziona Nuovo, quindi scegli Terminale.
-
Controlla l'utilizzo della memoria:
$ free -h -
Controlla l'utilizzo della CPU:
$ top
Se l'utilizzo della CPU o della memoria è elevato e non riesci a liberare altre risorse, completa i seguenti passaggi per passare a un'istanza notebook più grande:
- Arresta l'istanza notebook.
- Scegli l'elenco a discesa Operazioni, quindi seleziona Aggiorna le impostazioni.
- Seleziona un nuovo tipo di istanza notebook, quindi scegli Salva.
Nota: per un elenco dei tipi di istanze disponibili in ciascuna Regione AWS, consulta Prezzi di Amazon SageMaker AI. - Nell'elenco a discesa Operazioni, scegli Avvia.
- Apri l'URL dell'istanza notebook.
Utilizzo elevato del disco
Per verificare l'utilizzo del disco, completa i seguenti passaggi:
-
Apri la dashboard di Jupyter, quindi seleziona la scheda File.
-
Seleziona Nuovo, quindi scegli Terminale.
-
Avvia una sessione SSH, quindi controlla l'utilizzo del disco:
$ df -h -
Verifica l'utilizzo del disco per il file system /home/ec2-user/SageMaker.
Se l'utilizzo del disco è elevato, rimuovi i file temporanei dalla directory /home/ec2-user/SageMaker.
In alternativa, completa i passaggi seguenti per aumentare le dimensioni del volume Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS):
- Arresta l'istanza notebook.
- Nell'elenco a discesa Operazioni, scegli Aggiorna le impostazioni.
- Inserisci una nuova dimensione del volume, quindi scegli Salva.
Nota: la dimensione predefinita di un volume Amazon EBS è 5 GB. Puoi aumentare la dimensione del volume fino a 16 TB. - Nell'elenco a discesa Operazioni, scegli Avvia.
- Apri l'URL dell'istanza notebook.
Ricevi un errore dopo aver collegato lo script del ciclo di vita
I seguenti scenari possono causare problemi relativi allo script del ciclo di vita.
L'esecuzione dello script del ciclo di vita richiede più di 5 minuti
Prima dell'esecuzione dello script di configurazione del ciclo di vita, il notebook attende fino a 5 minuti. Se installi pacchetti all'avvio del notebook, il processo di installazione potrebbe richiedere più di 5 minuti. Per risolvere il problema, esegui il comando nohup per consentire l'esecuzione dello script del ciclo di vita in background.
Esempio di comando:
=== #!/bin/bash set -e nohup pip install xgboost & =====
Nota: quando installi le librerie, l'esecuzione dello script viene interrotta. Per verificare se lo script è ancora in esecuzione, esegui il comando ps.
Lo script del ciclo di vita non viene eseguito con codice di errore 127
Questo errore si verifica quando modifichi lo script in Windows e successivamente modifichi le terminazioni di riga extra di Windows (CRLF). L'errore si verifica anche quando crei script in Windows e successivamente li copi in un ambiente Unix. I sistemi Windows e Unix utilizzano simboli diversi per rappresentare il ritorno a capo (caratteri EOL). Per risolvere il problema, imposta l'editor di testo per creare file in formato Unix.
Ad esempio, in Notepad++, puoi trovare il formato del documento in basso a destra dello schermo. Per impostazione predefinita, il formato è Dos\Windows. Puoi cambiare il formato in Unix nelle impostazioni di Notepad++. Oppure converti i caratteri EOL in formato Unix dal menu Modifica.
- Argomenti
- Machine Learning & AI
- Lingua
- Italiano
Video correlati

