dotnet / dotnet/machinelearning-modelbuilder
The JSON-RPC connection with the remote party was lost before the request could complete.
- Vorherrschende Sprache
- Dockerfile
- Sterne
- 285
- Forks
- 66
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Beschreibung
**System Information (please complete the following information):**
- Model Builder Version (available in Manage Extensions dialog): ML.net Model builder 2022 17.15.0.2337001
- Visual Studio Version 2022
**Describe the bug**
- On which step of the process did you run into an issue: The error is happening when running the ML training for sentiment analysis following the steps as described in the video [Build a ML model for Sentiment Analysis [4 of 8] | Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/shows/mlnet/build-a-ml-model-for-sentiment-analysis-4-of-8)
- Clear description of the problem:
**To Reproduce**
Steps to reproduce the behavior:
1. Go to '.Train..'
2. Click on 'Start training....'
3. Scroll down to '....'
4. See error as attached file
[MLModel1-CTGU8I_error.txt](https://github.com/user-attachments/files/15900092/MLModel1-CTGU8I_error.txt)
**Expected behavior**
A clear and concise description of what you expected to happen.
Training should be completed after the Model builder used automated Machine Learning to evaluate different ML algorithms and different setting.
**Screenshots**
If applicable, add screenshots to help explain your problem.
See attached file.
**Additional context**
Add any other context about the problem here.
Beitragsleitfaden
Für dieses Repository ist kein Beitragsleitfaden indexiert
Rechercherichtung
Beginnen Sie mit der angehängten MLModel1-CTGU8I_error.txt und reproduzieren Sie den Fehler aus dem Model Builder Train-Schritt, indem Sie für die Sentimentanalyse Start training auswählen. Vergleichen Sie die gemeldete JSON-RPC-Trennung mit dem erwarteten Ablauf eines abgeschlossenen Trainings und bestätigen Sie anschließend, dass dasselbe Tutorial-Szenario ohne Verlust der Remote-Verbindung abgeschlossen wird.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Tech-Stack
- machine-learning
- Bereich
- machine-learning
- Issue-Typ
- Bug
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Klarheit
- Muss geklärt werden
- Anfängerfreundlichkeit
- 25/100