要排查 AWS Bedrock 中失败的微调作业，首先要系统地查看您的输入数据、配置设置和错误日志。 首先，验证您的训练数据集格式是否正确并满足 Bedrock 的要求。 例如，如果您正在训练文本模型，请确保您的数据使用预期的结构（例如，带有正确标记字段的 JSONL 格式），并且没有缺失值或编码错误。 如果数据模式无效，Bedrock 可能会静默失败，因此请使用 AWS CLI 或 SDK 等工具在提交之前验证您的数据集。 接下来，检查您的作业配置参数，例如超参数（学习率、批量大小）和资源分配（实例类型、训练持续时间）。 不匹配的设置（例如，超过内存限制的批量大小）可能会导致突然失败。 根据您的模型类型和数据集大小，交叉参考 Bedrock 的文档以获取推荐值。
其次，分析日志和错误消息以查明根本原因。 Bedrock 与 Amazon CloudWatch 集成，您可以在其中访问训练作业的详细日志。 在日志条目中查找诸如“ResourceExhausted”、“InvalidArgument”或“InternalError”之类的关键字。 例如，“ResourceExhausted”错误可能表明您选择的实例类型的内存不足，需要升级到更大的实例。 如果错误模糊不清，请使用较小的数据集或简化的配置在本地重现该问题，以隔离问题。 此外，检查 AWS 服务配额：如果您的帐户已达到并发作业或计算资源的限制，则该作业可能会被阻止。 使用 AWS Service Quotas 控制台来验证并在需要时请求增加。 权限是另一个常见原因 - 确保您的 IAM 角色具有允许 Bedrock 访问 S3（用于数据）、CloudWatch（用于日志）和 EC2（用于计算）的策略。
最后，通过测试增量更改进行迭代。 例如，如果您的作业在预处理期间失败，请尝试单独运行数据验证脚本以捕获格式问题。 如果训练停滞，请暂时减小数据集大小或简化模型架构以测试可伸缩性问题。 如果所有方法都失败，请通过提供作业 ID、日志和您已采取的步骤来利用 AWS 支持。 对于重复出现的问题，请查阅 Bedrock 的社区论坛或文档以查找已知错误 - 例如，特定的 TensorFlow 版本可能与 Bedrock 的运行时冲突。 通过有条不紊地解决数据、配置和基础设施因素，您将高效地解决大多数故障。