智能实验室故障排除¶
本文用于识别并解决使用智能实验室过程中的一些问题。
打开 Jupyter Notebook 文件时报错：Close without saving¶
在 Notebook 实例中打开 Jupyter Notebook 文件时报错：close without saving。
故障原因¶
原因 1：git merge 冲突向文件中添加了非 json 代码。
原因 2：其它编辑器编辑了该文件。
解决方案¶
通过以下步骤解决原因 1 和原因 2：
Right click the notebook document in 在 文件浏览器 中右击 Notebook 文件， 并选择 打开方式 > 文本编辑器。
删除文件中的非 Json 代码并保存。
打开 Jupyter Notebook 文件时报错：File Load Error for {filename}.ipynb Unhandled error¶
在 Notebook 实例中打开 Jupyter Notebook 文件时报错：File Load Error for {filename}.ipynb Unhandled error。其中，{Filename} 指代目标文件的文件名。
故障原因¶
历史数据库问题导致报错。
解决方案¶
你可以通过以下任一解决方案解决该问题：
方案 1：通过以下步骤移除 nbsignatures 文件：
在 Notebook 实例中打开终端。
输入以下命令并运行，然后重启 Notebook 实例。
rm ~/.local/share/jupyter/nbsignatures.db
方案 2：通过以下步骤移除 history.sqlite 文件：
在
~/.ipython/profile_default/history.sqlite目录下找到 history.sqlite 文件。删除或重命名该文件，然后重启 Notebook 实例。
保存文件时报错：’_xsrf’ argument missing from post¶
在 Notebook 实例中保存文件时报错：'_xsrf' argument missing from post。
故障原因¶
Notebook 实例运行时间过长导致报错。
解决方案¶
方案 1：刷新 Notebook 实例。
方案 2：打开一个与该实例内核相同但处于停止状态的 Notebook 实例，然后返回文件窗口并保存文件。
在智能任务流找不到模型代码文件¶
在 Notebook 中运行 eap notebook push 命令将模型代码文件上传到内部存储后，在智能任务流中配置 NotebookEx、PythonEX 或 ShellEx 算子时，无法找到相应的文件。
故障原因¶
原因 1：NotebookEx、PythonEX 或 ShellEx 算子的 workspace 参数选择错误。
原因 2：模型代码文件上传失败。
解决方案¶
对于原因 1：检查 NotebookEx、PythonEX 或 ShellEx 算子的workspace参数，确保其参数值为上传模型代码文件的目录。
对于原因 2：重新上传模型代码文件。如果提示
Object 'filename' already exists. Overwrite? [Y/n]，输入Y以覆盖重名文件。如需批量覆盖重名模型代码文件，在上传模型代码文件时输入并运行以下命令：eap-notebook push -p -y
如需了解更多关于模型代码的信息，可参考 管理模型代码.
Notebook 内核自动重启¶
在 JupyterLab Notebook 中编辑文件时，Notebook 内核自动重启，并弹出以下信息：
The kernel for {filename}.ipynb appears to have died. It will restart automatically.
故障原因¶
原因 1：CPU 或 memory 不足。
原因 2：Python 依赖包版本过低。你可以选择 debug 图表查看当前的 Python 版本。
解决方案¶
对于原因 1：当弹窗信息出现时，检查 Notebook 底部的内存使用情况。 如果内存占用已满，在 实例详情 页面增加 Notebook 实例的内存。如需了解更多关于 Notebook 实例管理的信息，可参考 管理 Notebook 实例。
对于原因 2：通过
conda install命令或pip install命令更新 Python 包版本。如需了解更多关于包管理的信息，可参考 管理依赖包。
使用 log_model 时报错：TypeError: can’t pickle _thread.lock objects¶
通过 Mlflow Model Wrapper 创建的 mlflow 模型在使用 log_model 命令时报错：TypeError: can’t pickle _thread.lock objects
故障原因¶
在 Mlflow Model Wrapper 的子函数中使用 logger 函数，而 Mlflow 1.31.1 或Cloudpickle 1.6.0/2.0.0 不支持该函数。
解决方案¶
删除 Mlflow Model Wrapper 中的 logger 函数。