トラブルシューティング

このガイドでは一般的な問題とその解決策を説明します。問題が見つからない場合は、support@mlopsdesktop.comまでお問い合わせください。

インストールの問題

「アプリが破損しているため開けません」

これはmacOS Gatekeeperの問題であり、実際の破損ではありません。

解決策：

xattr -cr /Applications/MLOps\ Desktop.app

その後、アプリを再度開いてみてください。

アプリが起動時にクラッシュ

macOS 12以降を実行しているか確認：
Terminal window
```
sw_vers
```
Console.appでクラッシュログを確認：
- Console.appを開く
- 「MLOps Desktop」を検索
- 最近のクラッシュレポートを確認
ダウンロードページから最新バージョンをダウンロード
問題が続く場合、設定を削除して再試行：
Terminal window
```
rm -rf ~/Library/Application\ Support/com.mlops.desktop
```

「開発元を確認できません」

Finderでアプリを右クリック
開くを選択
ダイアログで開くをクリック
今後はアプリが正常に開きます

Pythonの問題

「Pythonが見つかりません」

アプリがPythonインストールを見つけられません。

解決策：

Pythonがインストールされているか確認：
Terminal window
```
python3 --version
```
インストールされていない場合、Homebrewでインストール：
Terminal window
```
brew install python@3.11
```
アプリでパスを設定：
- ツールバーのPythonパスをクリック
- 正しいパスを入力（例：/opt/homebrew/bin/python3）

「Module not found」エラー

必要なPythonパッケージがインストールされていません。

一般的に必要なパッケージ：

pip3 install scikit-learn pandas numpy optuna shap matplotlib

パッケージインストール時の「Permission denied」

# --userフラグを使用
pip3 install --user package-name

# またはHomebrew Pythonの場合
pip3 install --break-system-packages package-name

間違ったPythonバージョンが検出される

アプリが間違ったPythonを見つける場合があります。

正しいPythonパスを見つける：

which python3
# または
/opt/homebrew/bin/python3 --version  # Apple SiliconのHomebrew
/usr/local/bin/python3 --version     # IntelのHomebrew

ツールバーのPythonパスをクリック
正しいパスを入力
Enterを押して保存

パイプラインの問題

パイプラインが実行されない

まず確認すること：

全ノードが接続されている
DataLoaderに有効なファイルパスがある
ターゲットカラムがデータに存在する
Pythonパスが正しく設定されている

「カラムが見つかりません」エラー

ターゲットカラム名がデータと一致しません。

解決策：

DataLoaderノードをクリック
プレビューでカラム名を確認
Trainerのターゲットカラムを正確に一致するよう更新（大文字小文字を区別）

「サンプルが不足しています」

データセットが訓練/テスト分割に対して小さすぎます。

解決策：

より小さいtest_sizeを使用（例：0.2の代わりに0.1）
データセットにデータを追加
非常に小さなデータセット（50行未満）では、代わりに交差検証を検討

学習が停止または遅い

出力パネルで進行メッセージを確認
大きなデータセットの場合：
- Random Forestのn_estimatorsを減らす
- よりシンプルなモデル（Logistic Regression）を使用
- Scriptノードでまずデータをサンプリング
ハイパーパラメータチューニングの場合：
- トライアル数を減らす
- Gridサーチの代わりにRandomサーチを使用
必要に応じてStopをクリックして設定を調整

パイプライン結果が一貫しない

再現性のためにrandom_stateを設定：

Trainerノードをクリック
Random Stateを固定の数値に設定（例：42）
パイプラインを再実行

データの問題

「ファイルの読み込みに失敗」

ファイルパスが正しいか確認
ファイルが存在するか確認：
Terminal window
```
ls -la /path/to/your/file.csv
```
ファイル権限を確認：
Terminal window
```
chmod 644 /path/to/your/file.csv
```
CSVファイルの場合、UTF-8エンコードを確認

大きなファイルで「メモリエラー」

ファイルが利用可能なRAMに対して大きすぎます。

解決策：

データをサンプリング：

# Scriptノードで
df = df.sample(frac=0.1)  # データの10%を使用

Parquet形式に変換（より小さく、高速）
他のアプリケーションを閉じてメモリを解放
より多くのRAMを持つマシンを使用

CSVのエンコーディング問題

UTF-8に変換：

iconv -f ISO-8859-1 -t UTF-8 input.csv > output.csv

またはエンコーディングを検出：

file -I your_file.csv

UIの問題

ノードがキャンバスから消える

Cmd + 1を押して全ノードを画面に収める
またはCmd + スクロールでズームアウト
またはCmd + 0でズームをリセット

プロパティパネルが空

ノードをクリックして選択。プロパティパネルは選択したノードの設定を表示します。

出力パネルに何も表示されない

まずパイプラインを実行
ノードをクリックして特定の出力を表示
「All」タブで結合された出力を確認

UIが遅く感じる

使用していないパイプラインを閉じる
キャンバス上のノード数を減らす
実行履歴が非常に長い場合はクリア
アプリを再起動

保存/読み込みの問題

「パイプラインの保存に失敗」

ディスク容量を確認：
Terminal window
```
df -h
```
アプリデータディレクトリが存在するか確認：
Terminal window
```
ls ~/Library/Application\ Support/com.mlops.desktop/
```

ファイル権限を確認：

ls -la ~/Library/Application\ Support/com.mlops.desktop/

パイプラインがエラーで読み込まれる

パイプラインが移動されたファイルを参照している場合：

パイプラインを開く
DataLoaderのファイルパスを更新
パイプラインを再保存

パイプラインを失くした

パイプラインは以下に保存されています：

~/Library/Application Support/com.mlops.desktop/

このフォルダを誤って削除した場合、パイプラインは復元できません（バックアップがない限り）。

SHAP/説明可能性の問題

「SHAPが利用できません」

SHAPをインストール：

pip3 install shap

インストールが失敗した場合、Xcodeコマンドラインツールが必要な場合があります：

xcode-select --install
pip3 install shap

SHAPが非常に遅い

SHAPは大きなデータセットで遅くなることがあります。

解決策：

より小さなサンプルを使用：

# SHAPは大きなデータセットで自動的にサンプルを使用

ツリーベースのモデルにはTreeExplainerを使用（KernelExplainerより高速）
説明するサンプル数を減らす

さらなるヘルプ

ログを確認

アプリケーションログは以下に保存：

~/Library/Logs/com.mlops.desktop/

バグを報告

support@mlopsdesktop.comにメールで連絡
以下を含める：
- macOSバージョン（sw_vers）
- Pythonバージョン（python3 --version）
- 再現手順
- 出力パネルのエラーメッセージ
- 役立つならスクリーンショット

機能をリクエスト

新機能を提案するにはsupport@mlopsdesktop.comまでメールでお問い合わせください。