Oracle Cloud Infrastructure-Dokumentation

Benutzerdefinierte Modelle

Beheben Sie allgemeine Probleme mit benutzerdefinierten Modellen in Document Understanding.

Joblauf konnte aufgrund von Serviceproblemen nicht gestartet werden

Ein Joblauf wird nicht gestartet, und die folgende Fehlermeldung wird angezeigt: Job run could not be started due to service issues. Please try again later.

Dies ist ein Serviceproblem.

  1. Warten Sie einige Minuten, und versuchen Sie es erneut.
  2. Wenn der Joblauf immer noch nicht erfolgreich verläuft, senden Sie eine E-Mail mit der Modell-OCID und den Regionsdetails an contact_document_understanding_ww_grp@oracle.com, um weitere Hilfe zu erhalten.

Beim Parsen von Datensätzen wird ein Fehler zurückgegeben

Beim Parsen von Datensätzen wird der folgende Fehler zurückgegeben: Please ensure you are not using an empty dataset, and that your dataset matches the type of model you are trying to train.

Die Dataset-Datensätze können auf eine der folgenden Arten beschädigt werden:
  • Label fehlt
  • Die beschrifteten Daten haben eine andere Anmerkungsklasse als das benutzerdefinierte Modell, das Sie trainieren möchten.
  • Das Dokument ist kleiner als 32 x 32 Pixel.
  • Eine Datei ist passwortgeschützt.
  • Eine Datei ist beschädigt.
.
  1. Prüfen Sie, ob die Dokumente beschriftet sind, und beschriften Sie alle Dokumente, die nicht gekennzeichnet sind.
  2. Stellen Sie sicher, dass die beschrifteten Daten dieselbe Anmerkungsklasse wie das benutzerdefinierte Modell aufweisen, das Sie trainieren möchten.

    Schlüsselwertextraktionsmodelle konsumieren beschriftete Daten einer Schlüsselwertannotationsklasse, und Dokumentklassifizierungsmodelle konsumieren beschriftete Daten einer Klassifizierungsannotationsklasse.

  3. Entfernen Sie alle Dokumente mit Abmessungen kleiner als 32 x 32 Pixel.
  4. Wenn Dateien passwortgeschützt sind, entfernen Sie den Schutz.
  5. Entfernen Sie alle beschädigten Dateien.

Nicht genügend Proben, um Dataset in Train-, Validierungs- und Testsets aufzuteilen

Das Training eines Datasets schlägt mit dem Fehler fehl: Nicht genügend Samples, um das Dataset in Train-, Validierungs- und Testsets aufzuteilen. Stellen Sie sicher, dass die erforderliche Anzahl von Samples für jede Klasse im Dataset vorhanden ist.

Der Fehler kann auch Informationen zur Anzahl der Datensätze für jedes Label enthalten. For example: {'a': {'val': 1, 'test': 1, 'train': 3}, 'b': {'val': 0, 'test': 0, 'train': 3}}

Es sind nicht genügend gültige Datensätze für jedes Label vorhanden. Im Beispielfehler sind nicht genügend Datensätze für Label "b" vorhanden (nur drei Dokumente sind beschriftet). Beschriften Sie zwei weitere Datensätze mit Label b, um das Problem zu lösen.

Fügen Sie weitere Datensätze für die Labels hinzu, die nicht ausreichend sind.

Fehler beim Laden des visuellen Modells

Beim Laden des Modells wird der folgende Fehler angezeigt: Error while loading the visual model. Please check the base model version.

Dies ist ein Serviceproblem.

Wenn der Joblauf immer noch nicht erfolgreich verläuft, senden Sie eine E-Mail mit der Modell-OCID und den Regionsdetails an contact_document_understanding_ww_grp@oracle.com, um weitere Hilfe zu erhalten.

Compute-Ressource nicht zum Trainieren des Modells verfügbar

Beim Training eines benutzerdefinierten Modells wird der folgende Fehler angezeigt: Compute resource not available to train model. Please try again later.

Dies ist ein Serviceproblem.

  1. Warten Sie einige Minuten, und versuchen Sie es erneut.
  2. Wenn der Joblauf immer noch nicht erfolgreich verläuft, senden Sie eine E-Mail mit der Modell-OCID und den Regionsdetails an contact_document_understanding_ww_grp@oracle.com, um weitere Hilfe zu erhalten.

Modell erstellen nicht erfolgreich

Das Erstellen eines benutzerdefinierten Modells ist mit dem folgenden Fehler nicht erfolgreich: Create Model failed because the given training dataset with OCID does not exist, or has too few Records or Annotations.

Das Datenset ist unvollständig oder nicht vorhanden.

  1. Machen Sie das Dataset verfügbar.
  2. Geben Sie die erforderliche Anzahl von Datensätzen und Anmerkungen an.

Ungültiger DLS-Dataset-Annotationstyp

Wenn Sie ein Dataset aus Data Labeling verwenden, wird der folgende Fehler angezeigt: Invalid dls dataset annotation type. There is a mismatch in the model type and dls dataset annotation type. Please select a dataset with <> annotation type for <> model type.

Statuscode: 400

Dataset-Format und Modelltyp stimmen nicht überein.

Korrigieren Sie das Dataset-Format und den Modelltyp, sodass sie übereinstimmen.

Fehler während Validierung der Dataset-Datei ()

Wenn Sie ein benutzerdefiniertes Modell verwenden, wird der Fehler angezeigt:

Error occurred during dataset file () validation. Invalid annotationFormat: <> Please check annotationFormat inside dataset file. Expected annotationFormat is <>

Statuscode: 400

Dataset-Format und Modelltyp stimmen nicht überein.

Korrigieren Sie eines der Dataset-Formate oder den Modelltyp, sodass sie übereinstimmen.

Annotationsdatei für DLS-Dataset konnte nicht exportiert werden

Wenn Sie ein Dataset aus Data Labeling verwenden, wird der folgende Fehler angezeigt: Fail to export the annotation file for dls dataset.

Dies ist ein Serviceproblem.

  1. Warten Sie einige Minuten, und versuchen Sie es erneut.
  2. Wenn der Joblauf immer noch nicht erfolgreich verläuft, senden Sie eine E-Mail mit der Modell-OCID und den Regionsdetails an contact_document_understanding_ww_grp@oracle.com, um weitere Hilfe zu erhalten.

DLS Snapshot Wait-Schritt nicht erfolgreich

Wenn Sie ein benutzerdefiniertes Modell verwenden, das auf einem Data Labeling-Dataset basiert, wird der folgende Fehler angezeigt: Failed in DLS snapshot wait step.

Dies ist ein Serviceproblem.

  1. Warten Sie einige Minuten, und versuchen Sie es erneut.
  2. Wenn der Joblauf immer noch nicht erfolgreich verläuft, senden Sie eine E-Mail mit der Modell-OCID und den Regionsdetails an contact_document_understanding_ww_grp@oracle.com, um weitere Hilfe zu erhalten.

Erstellen des Modells beim Abfragen von Jobausprägungen nicht erfolgreich

Beim Erstellen eines benutzerdefinierten Modells wird der Fehler Create model failed while querying job shapes angezeigt.

Dies ist ein Serviceproblem.

  1. Warten Sie einige Minuten, und versuchen Sie es erneut.
  2. Wenn der Joblauf immer noch nicht erfolgreich verläuft, senden Sie eine E-Mail mit der Modell-OCID und den Regionsdetails an contact_document_understanding_ww_grp@oracle.com, um weitere Hilfe zu erhalten.

Modellanzahl oder Projektanzahl überschritten

Bei Verwendung eines benutzerdefinierten Modells wird der Fehler model-count/project-count limit exceeded angezeigt.

Die Grenzwerte für Modelle oder Projekte wurden überschritten.

  1. Erhöhen Sie die Modell- oder Projektanzahl für Document Understanding.
  2. Löschen Sie alle Modelle oder Projekte, die nicht mehr benötigt werden.

Deployment für Modell nicht erfolgreich

Mit einem benutzerdefinierten Modell erhalten Sie den Fehler: Deployment failed for model <model_ocid>.

Dies ist ein Serviceproblem.

Senden Sie eine E-Mail mit der Modell-OCID und den Regionsdetails an contact_document_understanding_ww_grp@oracle.com, um weitere Hilfe zu erhalten.

Alle Klassen müssen mindestens {MIN_REQUIRED_SAMPLES} Beispiele für die Datenaufteilung enthalten

Wenn Sie ein benutzerdefiniertes Modell verwenden, wird der Fehler All classes should have at least {MIN_REQUIRED_SAMPLES} samples for data split. Classes ["a", "b"] have less than required number of samples angezeigt.

Im Eingabedataset fehlen Datensätze für die genannten Labels. Im Beispiel fehlen bei den Labels a und b Datensätze.

Fügen Sie die erforderlichen Datensätze zu den in der Fehlermeldung genannten Labels hinzu.