トラブルシューティング

このページでは、Model Studio の使用中に発生する可能性があるエラーのトラブルシューティングのヒントを紹介します。このガイドで解決できないエラーが発生した場合は、Palantir サポートに問題を報告してください。

学習済みモデルがない

No models trained エラーは、Model Studio の設定時にすべてのモデルの種類が除外されたことを示します。これは、モデルを直接除外した場合や、ハイパーパラメーターのフィールドを使用して除外した場合に発生することがあります。解決するには、ハイパーパラメーターのフィールドを {} に設定するか、除外するモデルの数を減らします。Model Studio で使用しているトレーナーに応じて、時系列予測、機密情報区分、または回帰トレーナーのドキュメントを参照してください。

メモリー不足

Foundry でのデータセットの保存方法により、データセットに合わせてメモリーを適切に増やしていない場合は、メモリー不足 (OOM) エラーが発生することがあります。Foundry で生成されるデータセットは圧縮率が高い傾向があるため、展開すると使用するメモリーが増える可能性があります。また、メモリーを増やすと、トレーナー内で並列化されたワーカーがより効率的に動作できるため、全般的なパフォーマンスの向上につながる可能性もあります。コンピューティングリソースの設定について詳しくはこちら。

学習データの頻度が指定されておらず、推定もできない

Frequency of train_data is not provided and cannot be inferred エラーは、リサンプリング設定の頻度引数を auto に設定したときに、時系列トレーナーがデータの頻度を判定できない場合に発生します。解決するには、リサンプリングを無効にするか、リサンプリングの頻度を手動で設定します。詳細については、時系列予測トレーナーのパラメーターを参照してください。