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故障排除和限制

疑难解答

错误消息:Database recommender_system does not exist in the Hive metastore.

特征表存储为 Delta 表。 该数据库由表名称前缀指定,因此特征表 Recommender_system.customer_features 将存储在 recommender_system 数据库中。

若要创建数据库,请运行:

%sql CREATE DATABASE IF NOT EXISTS recommender_system;

错误消息:ModuleNotFoundError: No module named 'databricks.feature_engineering' or ModuleNotFoundError: No module named 'databricks.feature_store'

如果你使用的 Databricks Runtime 上未安装 databricks-feature-engineering,则会发生此错误。

databricks-feature-engineering 在 PyPI 上可用,可随以下项一起安装:

%pip install databricks-feature-engineering

错误消息:ModuleNotFoundError: No module named 'databricks.feature_store'

如果你使用的 Databricks Runtime 上未安装 databricks-feature-store,则会发生此错误。

注意

对于 Databricks Runtime 14.3 及更高版本,请通过 %pip install databricks-feature-engineering 改用 databricks-feature-engineering

databricks-feature-store 在 PyPI上可用,可随以下项一起安装:

%pip install databricks-feature-store

错误消息:Invalid input. Data is not compatible with model signature. Cannot convert non-finite values...'

在 Mosaic AI 模型服务中使用功能存储打包模型时,可能会出现此错误。 在向终结点的输入中提供自定义功能值时,必须为输入中的每个行或无行提供该功能的值。 不能仅为某些行提供功能自定义值。

错误消息:No suitable online store found for feature tables

为具有自动功能查找或 功能服务的模型设置马赛克 AI 模型服务终结点时,会出现此错误。 错误消息显示在失败的服务终结点的事件日志中。 它表示离线特征表与在线特征存储之间的断开连接。

原因 1:表未发布

脱机功能表需要在在线商店中提供以供查找。 错误的最常见原因是,错误消息中列出的所需特征表尚未发布到在线特征存储。

解决方案:按照在线要素存储的说明发布在错误消息中提到的表格。

原因 2:重新创建源表(ID 不匹配)

解决方法:可以验证表 ID 是否匹配并修复问题。

  1. 获取脱机特性表“ID”:
    • 导航到 目录浏览器
    • 找到功能表格。
    • 打开“ 详细信息 ”选项卡并查找 Table ID
  2. 获取在线表来源 ID:
    • 在目录资源管理器中找到相应的联机表。
    • 打开详细信息选项卡。
    • “属性”下查找source_table_id
  3. 比较和修复:
    • 如果 ID 不匹配,则链接会断开。 这意味着重新创建离线源表。
    • 选择以下选项之一,来解决此问题,这些选项基于是否可以还原原始离线表。

选项 1:恢复之前的离线表

  • 使用 ALTER TABLE RENAME TO 命令更改当前表的名称。
  • 使用 UNDROP TABLE WITH ID 命令来恢复先前的表,使用记录在 Online Table 属性中的 source_table_id
  • 更新或重新创建服务终结点以连接到新的联机表。

选项 2:保留当前脱机表并将其发布到在线商店

  • 更新或重新创建服务终结点以连接到新的联机表。
  • 可选:清理旧的联机表以避免混淆。

限制

  • 一个模型最多可以使用 50 个表和 100 个函数进行训练。

  • 将 Lakeflow Spark 声明性管道用作功能表时,不支持 Databricks Runtime ML 群集。 请改用标准访问模式计算资源,并使用pip install databricks-feature-engineering手动安装客户端。 还必须安装任何其他必需的 ML 库。

    %pip install databricks-feature-engineering
    
  • Databricks 旧版工作区特征存储不支持从特征表中删除单个特征。

  • 模型中最多可以使用 100 个按需功能