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# Solución de problemas de configuración comunes
Explore los problemas más comunes de solución de problemas.
## No se ha podido encontrar el ejecutable denominado groff
Al usar el AWS CLI, puede encontrar el siguiente error:. `Could not find executable named 'groff'`
Si utiliza un Mac, puede resolver este problema con el siguiente comando:
```
brew install groff
```
En un equipo con Linux, utilice los siguientes comandos:
```
sudo apt-get update -y
sudo apt-get install groff -y
```
## No se ha encontrado el comando: jq
Al crear el archivo JSON de política de permisos de AuthZ, es posible que aparezca el siguiente error: `jq: command not found`.
Si utiliza un Mac, puede resolver este problema con el siguiente comando:
```
brew install jq
```
En un equipo con Linux, utilice los siguientes comandos:
```
sudo apt-get update -y
sudo apt-get install jq -y
```
## AWS Velocidades de instalación del complemento MLflow
La instalación del complemento AWS MLflow puede tardar varios minutos cuando se utiliza un entorno Python de Mac.
## UnsupportedModelRegistryStoreURIException
Si aparece `UnsupportedModelRegistryStoreURIException`, haga lo siguiente:
1. Reinicie el kernel del cuaderno de Jupyter.
1. Vuelva a instalar el AWS complemento MLflow:
```
!pip install --force-reinstall sagemaker-mlflow
```
## Funciones de MLflow no compatibles
Algunas funciones disponibles en MLflow de código abierto no son compatibles con MLflow gestionado por Amazon SageMaker AI.
Actualmente, no se admiten las siguientes funciones:
+ Puerta de enlace **[MLflow AI: la puerta](https://mlflow.org/docs/latest/genai/governance/ai-gateway/)** de enlace MLflow AI para administrar las conexiones con los proveedores de LLM no está disponible.
+ **[Jueces y goleadores de LLM](https://mlflow.org/docs/latest/genai/eval-monitor/scorers/)**: no se admiten Built-in jueces ni jueces personalizados. Code-based los goleadores siguen funcionando como se esperaba.
+ **[Optimización rápida](https://mlflow.org/docs/latest/genai/prompt-registry/optimize-prompts/)**: la optimización rápida automática no está disponible.
+ **[OpenTelemetry Integración](https://mlflow.org/docs/latest/genai/tracing/opentelemetry/)**: el punto final de ingesta de OTEL-compatible trazas no está disponible.
Si intentas utilizar estas funciones, es posible que falten elementos de la interfaz de usuario o que se produzcan errores inesperados. Este es el comportamiento esperado en el entorno gestionado por Amazon SageMaker AI.