コード実行のトラブルシューティング

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、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。 Google Cloud
プロジェクト ID またはロケーションが無効: 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。サポート対象のリージョンの一覧については、サポート対象の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ていることを確認します。agent_engine.create() メソッドはエラーなしで完了する必要があります。

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:
- ファイルが見つからない: 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まれていること、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。
- サイズ上限: ファイルのサイズ上限は 100 MB です。
状態の永続化: 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を確認します。
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。

削除するサンドボックスが見つからない: 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、サンドボックスがまだ存在していることを確認します。
削除する Agent Engine が見つからない: サンドボックスと同様に、Agent Engine 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: 多くのサンドボックスを作成する場合や、頻繁に実行する場合は、リソースの割り当て上限に達する可能性があります。プロジェクトの Vertex AI サービスの割り当てを確認し、必要に応じて増加をリクエストしてください。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。