Journaux d’erreurs
Les Recommandations intelligentes créent un journal d’erreurs pour chaque objet de données traité par le service dans Azure Data Lake Storage. Le journal d’erreurs est réécrit sur le compte de stockage Data Lake. En cas de problèmes de configuration des données, utilisez cet article pour comprendre les erreurs signalées dans un journal et comment les corriger.
Cet article répertorie les types d’erreurs dans le journal trouvées par le service le Service de recommandations intelligentes, leur signification et des conseils pour les résoudre.
Quand les erreurs sont corrigées, le service Recommandations intelligentes récupère automatiquement les nouvelles données et traitent les modifications au moment du cycle de modélisation périodique suivant. Pour en savoir plus sur ce processus, voir Déclencher manuellement la modélisation.
Types d’erreurs
Utilisez le tableau suivant pour comprendre les différents types d’erreurs pouvant être renvoyés par le service Recommandations intelligentes.
Certains types d’erreurs entraînent la suppression d’une ligne du traitement, tandis que d’autres types d’erreurs peuvent être fatals et entraîner l’arrêt complet du traitement du pipeline de préparation.
Pour les erreurs qui entraînent la suppression de la ligne du traitement, si elles sont répandues dans les données d’entrée, cela peut entraîner une mauvaise qualité du produit ou même des résultats vides.
| Type d’erreur | Description | Résolution suggérée |
|---|---|---|
| AttributeValueNotAllowed | Un attribut utilise une valeur réservée ou incorrecte. | La valeur « 0 » est réservée dans le système. Si possible, modifiez la valeur de cet attribut. Pour plus d’informations, consultez Entités de données de catalogue. |
| DataTypeMismatch | Le format d’un type de données spécifié est incorrect. | Vérifiez soigneusement votre mise en forme et assurez-vous qu’il n’y a pas de caractères ou d’espaces incorrects dans le fichier model.json ou Contrat des données. Pour plus d’informations sur le formatage, consultez nos Directives de formatage des contrats de données. |
| EmptyMandatoryAttribute | L’un des attributs obligatoires d’une ligne est vide. | Insérez les données manquantes. |
| InvalidGuidIdFormat | Si le système est configuré pour fonctionner avec les types GUID d’ItemID, tous les ID doivent être des GUID. | Rendez le type ItemID cohérent sur toutes les lignes. |
| InvalidIdFormat | Si le système est configuré pour fonctionner avec les types alphanumériques (16) d’ItemID, tous les ID doivent être alphanumériques (16). | Rendez le type ItemID cohérent sur toutes les lignes. |
| ImageContentIsEmpty | L’image téléchargée est vide. | Vérifiez l’URL de l’image. |
| ImageDownloadFailed | Les images doivent être sur Data Lake Storage et protégées par une authentification (accès non anonyme). | Vérifiez l’URL de l’image. |
| ImageMalwareDetected | L’analyse des logiciels malveillants a détecté un problème avec l’image. | Vérifiez l’URL de l’image. |
| ImageNotFound | L’image était introuvable dans l’URL spécifiée. | Vérifiez l’URL de l’image. |
| ImageSizeLargerThanAllowed | L’image est plus grande que la taille maximale autorisée. | Vérifiez l’URL de l’image. |
| ImageUnexpectedContentType | L’URL de l’image contient un type de contenu inattendu. | Vérifiez l’URL de l’image. |
| MalwareDetected | Vérifiez les fichiers d’image. Ils pourraient être infectés. | Vérifiez l’URL de l’image. |
| InvalidListName | Assurez-vous que le nom de la liste correspond à la documentation. | Pour plus d’informations, consultez Entités de données d’enrichissement des recommandations. |
| InvalidDateFormat | Dans l’entrée ItemsAndVariants, la date de sortie n’est pas dans le format date-heure pris en charge yyyy-MM-ddTHH:mm:ss.fffZ. |
Confirmez que votre format date-heure correspond aux exigences de notre schéma de contrat de données ou laissez la date de publication vide. |
| InvalidListAvailabilityRange | La date de début doit être antérieure à la date de fin et les deux ne doivent pas être vides. | Vérifiez les dates des disponibilités. Pour plus d’informations, consultez Entités de données de catalogue. |
| UniqueAttributeCountExceedsThreshold | Certains attributs sont limités en termes de valeurs uniques. Cette erreur signifie que le service de Recommandations intelligentes a atteint une taille de données au-delà des limites prises en charge. | Si cette erreur se produit et que vous ne parvenez pas à résoudre le problème, accédez au support. |
| CsvInvalidFormat | L’entité de données d’entrée peut avoir un format de fichier CSV non valide. | Le fichier journal des erreurs indiquera au client l’emplacement de l’erreur et plus de détails sur l’erreur. Pour plus d’informations, consultez les Directives sur le format des données de Contrat de données. |
| MissingAttribute | Une entité de données spécifiée ne contient pas tous les attributs requis. | Pour plus d’informations sur les attributs requis d’entités de données spécifiques, consultez Aperçu du contrat de données. |
| MandatoryInputIsMisssing | Le fichier model.json est manquant. | Reconfirmez que vous avez correctement chargé vos fichiers model.json sur votre compte de stockage sous le dossier ir_root. Deuxièmement, vous devrez peut-être vérifier que la chaîne de connexion de la ressource de modélisation pointe vers le dossier contenant le fichier model.json. Si votre fichier model.json a été modifié, est cassé ou est manquant, vous pouvez télécharger un nouveau fichier model.json du contrat de données et l’ajouter au dossier ir_root. |
| MulitpleFilterTypes | Reco_ItemAndVariantFilters contient un nom de filtre avec plusieurs types de filtre. | Passez en revue le contrat de données et confirmez que toutes les valeurs associées à un nom de filtre spécifique ont toutes le même type de filtre. Pour plus d’informations, consultez nos Directives sur les filtres Élément et Variantes. |
| NonNumericFilterValue | Les filtres numériques supposent que toutes les valeurs sont numériques. | Remplacez le filtre par des données numériques. |
| TotalLineCountExceedsThreshold | Les entités de données d’entrée dépassent actuellement le seuil de nombre de lignes. | Le service a un seuil par défaut pour le nombre de valeurs et de combinaisons uniques pour certaines entités de données et valeurs. Vérifiez les fichiers journaux pour voir où se produit l’erreur et suivez les Directives de formatage de Contrat de données pour identifier les seuils appropriés pour chaque entité de données. |
| UnexpectedColumnCount | Vous n’avez pas assez de colonnes ou bien celles-ci dépassent la limite autorisée par Contrat de données. Certaines colonnes peuvent avoir des valeurs facultatives et peuvent être laissées vides, mais toutes les colonnes doivent être présentes pour que le service fonctionne correctement. | Pour les colonnes de données facultatives ou non disponibles, laissez la colonne vide. Ne supprimez pas les colonnes. Il doit y avoir exactement 12 colonnes dans le schéma d’entrée. Les chaînes mal échappées peuvent contenir des virgules et rompre le nombre de colonnes. Ne modifiez pas le fichier model.json, cela pourrait rompre votre contrat de données. Si votre fichier model.json a été modifié ou cassé, vous pouvez télécharger un nouveau fichier de modèle.json dans Contrat de données. |
| UniqueAttributeCountExceedsThreshold | Les entités de données d’entrée dépassent actuellement le seuil de nombre de valeurs/combinaisons uniques. | Le service a un seuil par défaut pour le nombre de valeurs et de combinaisons uniques pour certaines entités de données et valeurs. Vérifiez les fichiers journaux pour voir où se produit l’erreur et suivez les Directives de formatage de Contrat de données pour identifier les seuils appropriés pour chaque entité de données. |
| UnsupportedFilterType | Le service soupçonne que vous utilisez un type de filtre non pris en charge. | Assurez-vous que le type de filtre est l’une des valeurs prises en charge dans la documentation. Pour plus d’informations, accédez à Entités de données du catalogue. |
| DistinctValueViolation | Le fichier ItemsAndVariants.csv a des ID de variante en double. Vérifiez les journaux pour trouver l’ID de variante d’article contenant des doublons. | Si des doublons sont identifiés dans le contrat de données, le service arrête de traiter l’entité de données pertinente afin que le scénario qui utilise l’entité de données ne soit pas traité. Cette erreur se déclenchera dès les premières minutes ou dans l’heure, selon la quantité de données. Pour résoudre le problème, supprimez tous les doublons et redémarrez le cycle de modélisation. |
| DistinctValueViolation | Le fichier Interactions.csv contient deux éléments principaux différents avec le même ID de variante. Vérifiez les journaux pour les ID d’article qui ont le même ID de variante. | Si des doublons sont identifiés dans le contrat de données, le service arrête de traiter l’entité de données pertinente afin que le scénario qui utilise l’entité de données ne soit pas traité. Cette erreur se déclenchera dès les premières minutes ou dans l’heure, selon la quantité de données. Pour résoudre le problème, supprimez tous les doublons et redémarrez le cycle de modélisation. |
| UniqueAttributesCombinationExceedsThreshold | Une combinaison de données d’entrée a dépassé sa limite. Par exemple : itemId, variantId limite croisée du nombre unique. | Vérifiez les fichiers journaux pour voir où se produit l’erreur et suivez les Directives de formatage de Contrat de données pour identifier les seuils appropriés pour chaque entité de données. |
| MaxUniqueAttributeCountPerItemExceedsThreshold | Une combinaison de données d’entrée a dépassé une limite qui est par produit. Par exemple : le nombre d’images différentes par élément dépasse la limite. | Vérifiez les fichiers journaux pour voir où se produit l’erreur et suivez les Directives de formatage de Contrat de données pour identifier les seuils appropriés pour chaque entité de données. |
| Internal | Erreur générale ; toute erreur autre que celles répertoriées qui n’a pas pu être identifiée. | Si cette erreur se produit et que vous ne parvenez pas à résoudre le problème, consultez Contacter notre équipe. |
Exemple de fichier journal
Voici un exemple de fichier journal. La réponse contient les sections suivantes :
- TotalRecordCount : nombre total de lignes traitées correctement.
- TotalDroppedRecords : nombre total de lignes supprimées en raison de problèmes liés à la configuration des données.
- Erreurs : types d’erreurs découvertes et regroupées par catégories. Chaque type d’erreur inclut le nombre total de lignes et un exemple des données mal formatées.
Dans l’exemple donné, vous remarquerez que deux types d’erreurs sont renvoyés. La première erreur "EmptyMandatoryAttribute" indique qu’il reste actuellement un ItemId avec une chaîne vide. La deuxième erreur "InvalidIdFormat" fait référence à un format non valide pour les ItemIds et des exemples d’ItemIds mal configurés.
{
"TotalRecordCount": 12803,
"TotalDroppedRecords": 69,
"Errors": [
{
"ErrorCategory": "EmptyMandatoryAttribute",
"ColumnName": "ItemId",
"ErrorCount": 1,
"Samples": [
""
]
},
{
"ErrorCategory": "InvalidIdFormat",
"ColumnName": "ItemId",
"ErrorCount": 68,
"Samples": [
"6.92E+13",
"4.18E+171",
"5.74E+13",
"6.70E+36",
"9.95E+11",
"5.13E+23",
"9.26E+14",
"1.02E+11",
"5.43E+14",
"9.07E+80"
]
}
]
}
Vous avez encore besoin d’aide ?
Si des problèmes non répertoriés dans ce tableau se produisent, accédez au Support pour des informations sur la manière de contacter l’équipe du support technique des Recommandations intelligentes.
Voir aussi
Configurer la journalisation des erreurs
Présentation du contrat de données
Référence de l’API Recommandations intelligentes
Codes des statuts API
Guide de démarrage rapide : configurer et exécuter des recommandations intelligentes avec des exemples de données
Présentation du déploiement