このセクションでは、Agent Engine Code Execution の使用時に発生する一般的な問題とその解決策について説明します。
サンドボックスの作成に関する問題
権限エラー: サンドボックスの作成時にエラーが発生した場合は、 Google Cloud プロジェクトに Vertex AI ユーザー
(roles/aiplatform.user)Identity and Access Management（IAM）ロールがあることを確認してください。プロジェクト ID またはロケーションが無効です: コードで使用されている
PROJECT_ID変数とLOCATION変数が正しく、サポートされていることを確認します。サポートされているリージョンの一覧については、サポートされているリージョンをご覧ください。Agent Engine が作成されていない: サンドボックスを作成する前に、Agent Engine インスタンスが正常に作成されたことを確認します。
agent_engine.create()メソッドはエラーなく完了する必要があります。
コードの実行に関する問題
コードエラー:
execute_codeレスポンスのstderr出力を確認して、コードの構文エラー、ランタイム例外、論理的な欠陥を特定します。ファイル I/O の問題:
ファイルが見つかりません:
input_dataのfiles配列で指定された入力ファイルが、コード内で正しく参照されていることを確認します。コードはファイルと同じフォルダで実行され、他のフォルダにアクセスできません。出力ファイルが生成されない: コードが想定される出力ファイル名に書き込んでいること、ファイルの作成や書き込みを妨げるエラーがないことを確認します。
サイズの上限: ファイルのサイズの上限は 100 MB です。
状態の永続性: コードが以前の状態に依存している場合は、後続の呼び出しで同じ
sandbox_nameを使用していることを確認します。また、サンドボックスの有効期限が切れていないことも確認してください。タイムアウト: コードの実行は 300 秒後にタイムアウトします。パフォーマンスを向上させるためにコードを最適化するか、複雑なタスクをより管理しやすい小さなステップに分割することを検討してください。
サンドボックスの管理とクリーンアップ
削除するサンドボックスが見つかりません: サンドボックスを削除できない場合は、使用している
sandbox_nameが正しいことと、サンドボックスがまだ存在することを確認してください。削除するエージェント エンジンが見つかりません: サンドボックスと同様に、エージェント エンジンを削除しようとするときに
agent_engine_nameを確認します。リソースの割り当て: 多数のサンドボックスを作成する場合や、頻繁に実行を行う場合は、リソースの割り当て上限に達することがあります。Vertex AI サービスのプロジェクトの割り当てを確認し、必要に応じて増加をリクエストします。Agent Engine の割り当ての一覧については、割り当てをご覧ください。