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開発者ツールチェーンCode Workspacesトラブルシューティング

注: 以下の翻訳の正確性は検証されていません。AIPを利用して英語版の原文から機械的に翻訳されたものです。

トラブルシューティング

このページでは、Code Workspaces の使用中に発生する可能性があるエラーについて、トラブルシューティングのヒントを紹介します。ほかの問題がある場合や、このガイドで問題を解決できない場合は、Palantir の担当者にお問い合わせください。

エラーメッセージと推奨される解決方法

エラー：認証されていません - セッションは有効ではなくなりました。タイムアウトした可能性があります。ページを再読み込みしてください。

セッションがタイムアウトした可能性があることを示す「認証されていません」エラーが発生した場合は、次の手順で対処します。

  1. ページを再読み込みします。
  2. Code Workspaces へのアクセスに Google Chrome を使用していることを確認してください。Safari ブラウザーには対応していません。
  3. この Code Workspace でセキュリティマーキングがついたデータを以前に読み込んでいて、そのデータへのアクセス権を失った場合、このエラーが発生する可能性があります。この場合は、実行中、ワークスペースを再起動の順に選択して、データのない新しいセッションを開始します。
  4. Code Workspaces を初めて使用する場合は、Code Workspaces が許可リストに適切に登録されていることを確認するために、IT 管理者に問い合わせる必要がある場合があります。

エラー：コンテンツがブロックされています。問題を解決するにはサイトの所有者にお問い合わせください。

Foundry は、Code Workspaces で表示されるコンテンツが適切に管理されるように、厳格なコンテンツセキュリティポリシーを適用します。たとえば、folium などの一部の Python パッケージが行うような、CDN からの任意の JavaScript の読み込みは Code Workspaces では許可されていません。

重要なワークフローでこのエラーが発生する場合は、Palantir の担当者に問い合わせて、そのワークフローへの対応の可能性についてご相談ください。一部のワークフローにはすでに対応していますが、実行するコマンドを少し変更する必要がある場合があります。

エラー：パッケージまたは名前空間の読み込みに失敗しました

次のようなパッケージまたは名前空間の読み込み失敗エラーが発生する場合があります。

> library("hdf5r")
Error: package or namespace load failed for 'hdf5r' in dyn.load(file, DLLpath = DLLpath, ...):
 unable to load shared object '/home/user/libs/r/hdf5r/libs/hdf5r.so':
  libhdf5_serial_hl.so.100: cannot open shared object file: No such file or directory

Foundry は潜在的な脆弱性への露出を減らすため、サーバーにプリインストールする Linux パッケージの数を制限しており、これが原因でエラーが発生する場合があります。一方、一部の R ライブラリは特定の Linux システムライブラリに依存しており、それらがサーバーにプリインストールされていない場合があります。

一部のパッケージは Code Workspaces では利用できません。

必要な Linux パッケージが利用可能かどうかについては、Palantir の担当者にお問い合わせください。

エラー：pip パッケージのインストール時に wheel のビルドに失敗しました

pip は一部のシステム依存関係がプリインストールされていることを期待する場合がありますが、conda は Python パッケージの実行に必要なものをすべて同梱します。一般的には、次の手順を推奨します。

  1. 可能な場合は、常に pip ではなく conda からインストールします。
  2. 可能な場合は、pip パッケージを conda-build でビルドし、アーティファクトリポジトリに公開します。
  3. それ以外の場合は、次のコマンドを使用して pip からのインストールを試します。
Copied!
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maestro env pip install <package>
  1. pip パッケージのインストールに失敗した場合、通常はどのシステム依存関係またはファイルが不足しているかがエラーに示されます。まず、必要な依存関係を提供する conda パッケージを見つけ、次のコマンドを使用してインストールします。
Copied!
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maestro env conda install <package>
  1. インストールに成功するまで、手順3と4を繰り返します

例

octis パッケージは PyPI にありますが、conda にはありません。 maestro env pip install octis を実行すると、次のエラーが発生します。

...
ERROR       g++ -pthread -B /home/user/envs/default/compiler_compat -Wno-unused-result -Wsign-compare -DNDEBUG -g -fwrapv -O2 -Wall -fPIC -O2 -isystem /home/user/envs/default/include -fPIC -O2 -isystem /home/user/envs/default/include -fPIC -I/home/user/envs/default/include/python3.10 -c src/libsvm/svm.cpp -o build/temp.linux-x86_64-cpython-310/src/libsvm/svm.o    
ERROR       error: command 'g++' failed: No such file or directory    
ERROR       [end of output]    
ERROR       
ERROR   note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip.    
ERROR   ERROR: Failed building wheel for libsvm    
 INFO   Running setup.py clean for libsvm    
 INFO Failed to build libsvm    
ERROR ERROR: ERROR: Failed to build installable wheels for some pyproject.toml based projects (libsvm)    
 INFO Installing pip environment    
ERROR   ❌ Failed to install environment, exit status: "1"

この場合、依存関係（libsvm）が wheel のビルドにコンパイラーを必要としているようなので、まず対応する conda パッケージを使用してコンパイラーをインストールする必要があります。

上記のエラーは、不足している依存関係が g++ であることを示しています。そのため、maestro を使用して、対応する conda パッケージ（この場合は gxx_linux-64）をインストールします。

Copied!
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maestro env conda install gxx_linux-64

これで、次のコマンドを再度実行して pip パッケージのインストールを試せます。

Copied!
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maestro env pip install octis

今度はコマンドの実行に成功するはずです。

エラー：コードリポジトリへのデータの同期に失敗しました

このエラーは、同期対象の git コミットが大きすぎる場合に発生します。コミットに出力データなどのコード以外のファイルが含まれていると、このエラーが発生する可能性があります。Code Workspaces 内のバージョン管理は、大きなファイルに対応していません。代わりに、データを Foundry に対話的に書き戻すことで、コードワークスペースの出力を簡単に使用、共有できます。

このエラーの原因となっているファイルを調べるには、ワークスペース内でターミナルを開き、次のコマンドを実行します。

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git rev-list --objects --all |
   git cat-file --batch-check='%(objecttype) %(objectname) %(objectsize) %(rest)' |
   sed -n 's/^blob //p' |
   awk '{sum[$3]+=$2} END {for (i in sum) print sum[i], i}' |
   sort --numeric-sort --key=1 |
   $(command -v gnumfmt || echo numfmt) --field=1 --to=iec-i --suffix=B --padding=7 --round=nearest

このエラーを解決するには、大きなファイルを git の履歴から削除します。たとえば、10 MB を超えるファイルをすべて削除するには、ターミナルでコマンド git filter-repo --strip-blobs-bigger-than 10M を実行できます。また、特定のファイルを git の履歴から削除するには、git filter-repo --path path/to/file.ext --invert-paths を使用します。

このエラーの再発を防ぐには、同期すべきでない大きなファイルのパスまたは拡張子を .gitignore ファイルに追加します。たとえば、出力された CSV ファイルが同期されないようにするには、*.csv を追加します。.gitignore ファイルを表示するには、IDE で隠しファイルが表示されるように設定する必要がある場合があります。

これらの変更を適用するには、ターミナルで git push --force を実行します。これらの手順を実施すると、変更を同期する処理が期待されるとおりに動作するはずです。

ファイルのダウンロードまたはアップロードのエラー

セキュリティ上の理由から、Foundry は通常、適切なデータガバナンスの枠組みでファイルのダウンロードとアップロードが行われるように、これらの操作を制限しています。そのため、ユーザーは Shiny® または Streamlit アプリケーションに「ダウンロード」ボタンや同等の機能を追加できません。

Jupyter® または RStudio® ワークスペースからデータをダウンロードするには、まず Foundry の出力データセットにデータを書き込みます。Foundry に組み込まれたプロセスを使用して、出力データセットからデータをダウンロードできます。このプロセスにより、適切なデータガバナンスの制限が確実に適用されます。

ファイルの読み込みエラー

ブラウザーでダウンロードまたは表示できるデータ量にユーザーが制限を適用した場合、ファイルの読み込みエラーが発生することがあります。このような場合は、notebook.ipynb をエラーメッセージに表示されているファイル名に置き換えて、コマンド jupyter nbconvert --clear-output --inplace notebook.ipynb を実行してみてください。

ファイルの読み込みエラー

ただし、このコマンドはグラフを含むすべてのセルの出力をクリアします。

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