嗨@Prabakar Ammeappin
時間
2022-08-08 19:11:44堅持
消息
集群終止。原因:引導超時
幫助
[id: InstanceId (i - 076 - fe65f17aca877e),狀態:INSTANCE_INITIALIZING, workerEnvId: workerEnvId (workerenv - 81439642475117 - 2688 - c11a b254 - 489 b - b382 f0928d40661a), lastStatusChangeTime: 1659965399328, groupIdOpt沒有,requestIdOpt一些(0808 - 081423 e8z6mw97 - 9 - b40776d dc2e - 41 - af - a),版本1]與閾值700秒超時後701234毫秒。請檢查網絡連接的數據平麵控製飛機。
狀態:
ROLLBACK_COMPLETE
描述
建立資源和部署一個磚工作區AWS帳戶。過程中如果您遇到任何錯誤,訪問這個磚社區後故障排除指南:https://dbricks.co/AWSQuickStartHelp
請幫助我在這個問題上
嗨@Prabakar Ammeappin我能創建一個新的工作區中刪除後,等待30分鍾,但目前我麵臨一個問題,當部署到AWS Sagemaker磚模式。請檢查下麵的錯誤和建議我。
回溯(最近的電話):
文件“<字符串>”,1號線,在<模塊>
文件“/ miniconda / lib / python3.9 /網站/ mlflow /模型/集裝箱/ __init__。在_init py”,行44歲
_serve ()
文件“/ miniconda / lib / python3.9 /網站/ mlflow /模型/集裝箱/ __init__。在_serve py”, 71行
_serve_pyfunc (m)
文件“/ miniconda / lib / python3.9 /網站/ mlflow /模型/集裝箱/ __init__。在_serve_pyfunc py”, 124行
_install_pyfunc_deps (MODEL_PATH install_mlflow = True)
文件“/ miniconda / lib / python3.9 /網站/ mlflow /模型/集裝箱/ __init__。在_install_pyfunc_deps py”, 101行
提高異常(“未能創造模型的環境。”)
提前謝謝!