Spanner Vertex AI インテグレーションのトラブルシューティング

Spanner の MODEL DDL ステートメントと ML 関数は、Vertex AI エンドポイントを呼び出します。これは、さまざまな理由で失敗する可能性があります。

エラーコード エラー メッセージ 考えられる原因 正解例:
CANCELLED クエリのキャンセルにより Vertex AI エンドポイント {ENDPOINT} の呼び出しがキャンセルされました。 クエリはクライアント アプリケーションによってキャンセルされました。 クライアントがクエリをキャンセルした理由を調査します。
DEADLINE_EXCEEDED Vertex AI エンドポイント {ENDPOINT} が呼び出し期限を超えました。 クエリの期限が短すぎます。 クライアントでクエリの期限を長くします。
- - エンドポイントがビジー状態です。 Vertex AI のモニタリングを確認して、より多くのノードをデプロイします。
FAILED_PRECONDITION Vertex AI エンドポイント {ENDPOINT} が前提条件の失敗エラーを返しました。 エンドポイントにモデルがデプロイされていません。 エンドポイントへのモデルのデプロイ
INTERNAL Vertex AI エンドポイント {ENDPOINT} へのアクセス時に不明なエラーが発生しました。 予期しない内部エラー。 フェイルオーバー エンドポイントを使用するか、サポート チケットを開きます。
INVALID_ARGUMENT Vertex AI エンドポイント {ENDPOINT} への無効なリクエストです。Vertex AI エンドポイントと Spanner モデルのスキーマが一致していることを確認してください。 Spanner モデルスキーマと Vertex AI エンドポイント スキーマが一致しません Spanner モデルのスキーマを更新します。
NOT_FOUND Vertex AI エンドポイント {ENDPOINT} が見つかりません。 エンドポイントが削除されました。 Spanner モデルのスキーマを更新します。
PERMISSION_DENIED Vertex AI エンドポイント {ENDPOINT} へのアクセスが拒否されました。 Spanner サービス エージェントにエンドポイントにアクセスする権限がない サービス エージェントのロールの権限を付与する
- - VPC SC エラー Vertex AI のエラー メッセージを確認し、VPC SC のトラブルシューティングに従います。
RESOURCE_EXHAUSTED Vertex AI エンドポイント {ENDPOINT} の割り当てを超えました。 Vertex AI に対するリクエストが多すぎる。 オンライン予測の割り当てを増やす
UNAVAILABLE プロジェクト {PROJECT} のサービス エージェントを作成できませんでした。 Service Usage API の問題。 サービス エージェントを手動で作成する
- Vertex AI エンドポイント {ENDPOINT} を使用できません。 Vertex AI に対するリクエストが多すぎる。 より多くのノードをデプロイする。
- - Vertex AI にリージョンの問題がある フェイルオーバー エンドポイントの使用