Observação
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Falha ao diagnosticar o problema.
AMBIGUOUS_LOG_DESTINATION
AI_DIAGNOSE não foi possível determinar qual diretório no destino <logDestination> do log contém os logs de eventos do Spark: múltiplos subdiretórios candidatos foram encontrados e nenhum contém diretamente um diretório 'service=eventlog'. Por favor, especifique o caminho exato de destino dos logs (o diretório que contém diretamente 'service=eventlog/').
FALHA_NA_VERIFICACAO_DE_DISPONIBILIDADE
AI_DIAGNOSE não foi possível verificar a disponibilidade do modelo antes de invocar o LLM: <errorMessage>
CLUSTER_LAUNCH_FAILED
A execução <runId> do trabalho tem uma configuração clássica de cluster, mas o cluster nunca iniciou (o cluster não foi atribuído). Isso normalmente é causado por um erro de permissão ou problema de cota durante a criação do cluster.
TAREFAS_CONCORRENTES_NAO_SUPORTADAS
Foram encontrados vários cluster_ids na execução do trabalho <runId>.
AI_DIAGNOSE não dá suporte a execuções de tarefas simultâneas, pois os logs não são isolados.
JANELA_DE_CONTEXTO_EXCEDIDA
Janela de contexto excedida: os tokens estimados <estimatedTokens> excedem o token máximo permitido de <thresholdTokens>.
ENDPOINT_NOT_CONFIGURED
AI_DIAGNOSE endpoint não está configurado. Defina spark.databricks.sql.aiDiagnose.endpointName ou passe model_endpoint ao procedimento.
HTTP_REQUEST_FAILED
Falha na solicitação HTTP remota: <errorMessage>
ERRO_INTERNO
Ocorreu um erro interno: <errorMessage>
INVALID_ARGUMENT
Argumentos inválidos para AI_DIAGNOSE: <errorMessage>
ID_DE_EXECUÇÃO_INVÁLIDA
ID de execução inválida <runId>: não é possível resolver o cluster associado. Verifique se a ID de execução está correta e se você tem permissão para exibi-la.
LLM_AUTH_FAILED
O endpoint LLM <endpointName> rejeitou a requisição com HTTP <httpStatusCode>: <errorMessage>. Verifique se a identidade do chamador tem acesso ao endpoint.
LLM_ENDPOINT_NOT_FOUND
O endpoint <endpointName> do LLM não foi encontrado (HTTP <httpStatusCode>): <errorMessage>. O modelo pode não estar disponível neste workspace.
LLM_NETWORK_TIMEOUT
A solicitação para o endpoint de LLM <endpointName> expirou por tempo limite: <errorMessage>. O endpoint pode estar lento ou o prompt pode ser muito grande.
LLM_NETWORK_UNREACHABLE
Não é possível acessar o endpoint LLM <endpointName>: <errorMessage>. Verifique a configuração de rede do workspace.
LLM_NOT_APPROVED
O endpoint LLM <endpointName> não está aprovado para este espaço de trabalho: <errorMessage>. Use um modelo aprovado para o administrador deste workspace.
LLM_RATE_LIMITED
O endpoint LLM <endpointName> limitou a taxa da solicitação (HTTP <httpStatusCode>): <errorMessage>. Tente novamente mais tarde.
LLM_SERVER_ERROR
O endpoint <endpointName> de LLM retornou um erro do servidor (HTTP <httpStatusCode>): <errorMessage>.
RESPOSTA_MALFORMADA
O endpoint LLM retornou uma resposta malformada: <errorMessage>
LOGS_DE_EVENTO_AUSENTES
Os logs de eventos do Spark não estão disponíveis no destino de log <logDestination>.
AI_DIAGNOSE requer logs de eventos legíveis para analisar a execução do Spark. Erro subjacente: <underlyingError>
MISSING_INPUT_PROMPT
O parâmetro 'prompt' é necessário. Envie prompt => '[description]' para AI_DIAGNOSE com uma descrição do problema, incluindo a mensagem de erro exata ou o stack trace da execução da tarefa.
NO_AVAILABLE_MODELS
Nenhum dos modelos preferenciais está disponível para este workspace. Preferencial: <preferred>. Disponível: <available>.
PIPELINE_TASK_NOT_SUPPORTED
A execução <runId> do trabalho contém uma tarefa de pipeline (Spark Declarative Pipelines em Lakeflow/Lakeflow).
AI_DIAGNOSE não suporta o diagnóstico de tarefas do pipeline, pois elas não utilizam um cluster padrão do Spark.
SERVERLESS_NÃO_SUPORTADO
A computação sem servidor foi detectada para execução <runId>do trabalho.
AI_DIAGNOSE não dá suporte ao diagnóstico de execuções de trabalho sem servidor.
SPARK_EVENTS_CONNECTION_FAILED
AI_DIAGNOSE não conseguiu ler os Eventos de Consulta Spark do serviço de Diagnóstico de IA. Entre em contato com o suporte do Azure Databricks se persistir. Detalhes: <cause>
SPARK_EVENTS_CREDENTIALS_UNAVAILABLE
AI_DIAGNOSE não foi possível obter credenciais para ler Eventos de Consulta Spark do serviço de diagnóstico por IA. Entre em contato com o suporte do Azure Databricks se persistir.
SPARK_EVENTS_MISSING_WORKSPACE
AI_DIAGNOSE Não consegui ler eventos de consulta do Spark porque o id do workspace está ausente ou inválido. Entre em contato com o suporte do Azure Databricks se persistir.
SPARK_EVENTS_OUT_OF_BOUND_PREDICATE
AI_DIAGNOSE não é possível escanear Eventos de Consulta do Spark: um predicado na coluna <column> não é fixado à execução de trabalho diagnosticada (permitido: <allowed>, got: <got>).
SPARK_EVENTS_SERVICE_UNAVAILABLE
AI_DIAGNOSE não foi possível ler os Eventos de Consulta do Spark porque a URL do serviço de diagnóstico de IA não está disponível. Entre em contato com o suporte do Azure Databricks se persistir.
SPARK_EVENTS_UNEXPECTED_WORKSPACE_SCOPE
AI_DIAGNOSE parou de ler Eventos de Consulta do Spark porque o serviço retornou um escopo de espaço de trabalho inesperado. Entre em contato com o suporte do Azure Databricks se persistir.
SQL_TASK_NOT_SUPPORTED
A execução <runId> de tarefas contém uma tarefa SQL (alerta SQL, consulta SQL ou dashboard SQL) que roda em um SQL Warehouse.
AI_DIAGNOSE requer um cluster Spark com entrega de logs e não suporta tarefas de SQL warehouse.
TEMPO_LIMITE_DE_CHAMADA_FERRAMENTA
A ferramenta atingiu o tempo limite após <timeoutSeconds> segundos.
ESTADO_DE_TRABALHO_NÃO_SUPORTADO
Não há suporte para o estado do trabalho: <errorMessage>