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。
- 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。
- 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。
- 在“属性”下查找
source_table_id
- 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-engineeringDatabricks 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。