Come posso risolvere i problemi di output mancante da celle del mio notebook SageMaker AI?

Risoluzione

Per risolvere i problemi di output mancante da celle di un notebook SageMaker AI, completa la procedura indicata di seguito in base al problema riscontrato.

Output mancante dopo la disconnessione o la chiusura del browser

Se chiudi il browser o ti disconnetti durante un'operazione prolungata su una cella, quando ti riconnetti l'output potrebbe essere perso.

Per evitare il problema, memorizza l'output in una variabile. Esegui questo comando Magic integrato nella cella del notebook:

%%capture output
code_example

Nota: sostituisci code_example con il codice della tua cella. Per ulteriori informazioni, consulta %%capture sul sito web di Read the Docs.

Per visualizzare l'output acquisito, prima di tutto effettua la riconnessione. Quindi apri una nuova cella ed esegui questo comando:

output.show()

Oppure questo comando per eseguire il notebook offline:

jupyter nbconvert --execute --to notebook --inplace /path/to/your/notebook.ipynb --ExecutePreprocessor.kernel_name=python3

Per ulteriori informazioni, consulta Using as a command line tool (Utilizzo come strumento a riga di comando) sul sito web di Read the Docs.

Output parziale o bloccato

Se ricevi un output parziale o l'operazione si blocca, riduci la quantità di output stampato dal codice.

Se il problema persiste dopo aver ridotto l'output, controlla l'utilizzo delle risorse dell'istanza del notebook.

(Facoltativo) Per individuare eventuali problemi del kernel, esamina i log di Jupyter, monitorandoli in Amazon CloudWatch Logs o eseguendo questo comando:

tail -f /var/log/jupyter.log

Output assente

Se non ricevi alcun output, intraprendi le seguenti azioni:

• Svuota la cache del browser ed elimina i cookie oppure utilizza un altro browser.
• Verifica la presenza di firewall o configurazioni di rete che bloccano il traffico.
• Aggiorna l'istanza del notebook per rimuovere le configurazioni o le personalizzazioni del ciclo di vita.

Problemi di output con pacchetti specifici o set di dati di grandi dimensioni

Assicurati di utilizzare il tipo di istanza corretto per il carico di lavoro.

Nota: è consigliabile utilizzare i processi di elaborazione di SageMaker AI per attività di elaborazione dati particolarmente complesse.

Per problemi di visualizzazione, utilizza una libreria di plottaggio alternativa.

Se i problemi persistono, contatta il Supporto AWS.

Nella richiesta di assistenza fornisci le seguenti informazioni:

• ARN dell'istanza del notebook SageMaker AI
• Versioni di Jupyter e Python
• Output del comando pip freeze ottenuto dal kernel problematico
• Esempio di codice che riproduce il problema
• Messaggi o log di errore pertinenti