이 섹션에서는 Agent Engine 코드 실행을 사용할 때 발생하는 일반적인 문제와 해결 방법을 제공합니다.
샌드박스 생성 문제
권한 오류: 샌드박스를 만들 때 오류가 발생하면 Google Cloud 프로젝트에 Vertex AI 사용자
(roles/aiplatform.user)ID 및 액세스 관리 (IAM) 역할이 있는지 확인합니다.잘못된 프로젝트 ID 또는 위치: 코드에 사용된
PROJECT_ID및LOCATION변수가 올바르고 지원되는지 확인합니다. 지원되는 리전 목록은 지원되는 리전을 참고하세요.에이전트 엔진이 생성되지 않음: 샌드박스를 만들기 전에 에이전트 엔진 인스턴스가 생성되었는지 확인합니다.
agent_engine.create()메서드는 오류 없이 완료되어야 합니다.
코드 실행 문제
코드 오류:
execute_code응답의stderr출력을 검토하여 코드의 구문 오류, 런타임 예외 또는 논리적 결함을 식별합니다.파일 I/O 문제:
파일을 찾을 수 없음:
input_data의files배열에 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 이름에 쓰고 있는지, 파일 생성 또는 쓰기를 방해하는 오류가 없는지 확인합니다.
크기 제한: 파일 크기는 100MB로 제한됩니다.
상태 지속성: 코드가 이전 상태에 의존하는 경우 후속 호출에 동일한
sandbox_name를 사용하는지 확인합니다. 샌드박스가 만료되지 않았는지도 확인합니다.제한 시간: 코드 실행은 300초 후에 제한 시간이 초과됩니다. 성능을 위해 코드를 최적화하거나 복잡한 작업을 더 작고 관리하기 쉬운 단계로 나누는 것이 좋습니다.
샌드박스 관리 및 정리
삭제할 샌드박스를 찾을 수 없음: 샌드박스를 삭제할 수 없는 경우 사용 중인
sandbox_name가 올바르고 샌드박스가 아직 있는지 확인합니다.삭제할 에이전트 엔진을 찾을 수 없음: 샌드박스와 마찬가지로 에이전트 엔진을 삭제할 때
agent_engine_name를 확인합니다.리소스 할당량: 샌드박스를 많이 만들거나 자주 실행하는 경우 리소스 할당량 한도가 적용될 수 있습니다. Vertex AI 서비스의 프로젝트 할당량을 확인하고 필요한 경우 증가를 요청합니다. Agent Engine 할당량 목록은 할당량을 참고하세요.