코드 실행 문제 해결

이 섹션에서는 Agent Engine 코드 실행 작업 시 발생할 수 있는 일반적인 문제와 그 해결 방법을 설명합니다.

샌드박스 생성 문제

권한 오류: 샌드박스를 만들 때 오류가 발생하면 Google Cloud 프로젝트에 Vertex AI 사용자 (roles/aiplatform.user) Identity and Access Management(IAM) 역할이 부여되어 있는지 확인합니다.
잘못된 프로젝트 ID 또는 위치: 코드에서 사용하는 PROJECT_ID 및 LOCATION 변수가 올바르며 지원되는지 확인합니다. 지원되는 리전 목록은 지원되는 리전을 참조하세요.
Agent Engine이 생성되지 않음: 샌드박스를 만들기 전에 Agent Engine 인스턴스가 정상적으로 생성되었는지 확인합니다. agent_engine.create() 메서드가 오류 없이 완료되어야 합니다.

코드 오류: execute_code 응답의 stderr 출력을 검토하여 코드의 구문 오류, 런타임 예외, 논리적 결함이 있는지 확인합니다.
파일 I/O 문제:
- 파일을 찾을 수 없음: input_data의 files 배열에 지정된 입력 파일이 코드 내에서 올바르게 참조되는지 확인합니다. 코드는 파일과 동일한 폴더에서 실행되며 다른 폴더에 액세스할 수 없습니다.
- 출력 파일이 생성되지 않음: 코드가 예상되는 출력 파일 이름으로 데이터를 기록하고 있으며, 파일 생성 또는 쓰기를 방해하는 오류가 없는지 확인합니다.
- 크기 제한: 파일 크기는 100MB로 제한됩니다.
상태 유지: 코드가 이전 상태에 의존하는 경우 후속 호출에 동일한 sandbox_name을 사용하는지 확인합니다. 샌드박스가 만료되지 않았는지도 확인합니다.
제한 시간: 코드 실행은 300초 후에 종료됩니다. 성능을 위해 코드를 최적화하거나 복잡한 작업을 더 작고 관리하기 쉬운 단계로 나누는 것이 좋습니다.

삭제할 샌드박스를 찾을 수 없음: 샌드박스를 삭제할 수 없는 경우 사용 중인 sandbox_name이 올바르며 샌드박스가 아직 있는지 확인합니다.
삭제할 Agent Engine을 찾을 수 없음: 샌드박스와 마찬가지로 Agent Engine을 삭제하려면 agent_engine_name이 올바른지 확인합니다.
리소스 할당량: 많은 샌드박스를 만들거나 자주 실행하는 경우 리소스 할당량 한도에 도달할 수 있습니다. 프로젝트의 Vertex AI 서비스 할당량을 확인하고 필요하다면 증가를 요청하세요. Agent Engine 할당량 목록은 할당량을 참조하세요.