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# Jupyterのトラブルシューティングガイド
## はじめに
以下に示すトラブルシューティングの手順は、Jupyterワークスペースの一般的な問題を解決するのに役立つ場合があります。問題がここに掲載されていない場合、またはこれらの手順で問題が解決しない場合は、アカウントエグゼクティブ（AE）またはカスタマーサクセスマネージャー（CSM）にお問い合わせください。
Jupyterに関する全般的な情報については、「 [Jupyterワークスペース | ユーザーガイド](/s/article/36004740075) 」を参照してください。
## Jupyterワークスペースが起動しない
Jupyterを起動しようとするとDomoからエラーが報告されるか、ステータスが［Started］ではなく［Stopped］に戻ってしまう場合、管理者がユーザーに使用ポリシーを設定していない可能性が最も高くなります。
問題を解決するには、以下の手順に従います。
1. ナビゲーションヘッダーで、 **［管理者］** > **［機能設定］** > **［Jupyter］** を選択し、以下を確認します。
1. **［Jupyterのアカウント］** トグルが有効になっている。
2. **［アクティブなアカウントのプラン］** が **［手動］** に設定されている場合、あなた（ユーザー）にインスタンスの適切なサイズ制限を持つ使用ポリシーが設定されている。
## カーネルの再起動
Jupyterワークスペースに 「 **Kernel Restarting** 」というヘッダーのエラーメッセージが表示された場合、 Jupyterカーネルのメモリーが不足している可能性が最も高くなります。
再起動の問題を解決するには、以下の手順に従います。
1. ［Jupyterワークスペース］リストから、ワークスペースの
**レンチアイコン** > **［編集］** を選択します。
2. **［ワークスペース設定］** でより高いティアを選択します。
3. **［保存］** を選択します。
## 実行が遅い
大量のデータを処理する場合、ジョブに必要なリソースがワークスペースに不足しているため、メモのセルを実行すると予想以上に時間がかかるか、長期間同じ状態が維持されることがあります。
ワークスペースのサイズを大きくするには、以下の手順に従います。
1. ［Jupyterワークスペース］リストから、ワークスペースの
**レンチアイコン** > **［編集］** を選択します。
2. **［ワークスペース設定］** でより高いティアを選択します。
3. **［保存］** を選択します。
## サードパーティライブラリのインストールエラー
PythonまたはR用のサードパーティライブラリのインストール時にエラーが発生した場合、ライブラリまたはその依存関係に、現在のconda環境との互換性がありません。
問題を解決するには、以下の手順に従います。
1. ワークスペースターミナルから適切なconda pipコマンドをインストールします。必要に応じてcondaチャンネルを含めます。
2. condaのインストールがターミナルで失敗した場合は、pip/cranコマンドを実行してみてください。
pipコマンド：
```
pip install -U scikit-learn
```
R/cranコマンド：
```
install.packages("cluster")
```
3. ［Jupyterワークスペース］リストに移動し、ワークスペースの
**レンチアイコン** > **［編集］** を選択します。
4. **［カーネルのスナップショットを管理する］** を選択します。
**［カーネルのスナップショットを管理する］** モーダルが表示されます。
5. モーダルで、 **［ベースのカーネル環境に復元する］** ボックスにチェックマークを入れます。
6. **［カーネルを復元する］** を選択します。
7. pipまたはcranを使用して、ローカルにインストールされているライブラリをアンインストールします。
## domojupyter PythonまたはR SDKを更新できない
domojupyterを最新バージョンにアップデートできない、または新しいバージョンが利用可能というメッセージがメモに表示され続ける場合、新しいバージョンのdomojupyterに現在のconda環境との互換性がありません。
問題を解決するには、以下の手順に従います。
1. 推奨されるcondaコマンドをJupyterワークスペースターミナルから実行します。
2. ［Jupyterワークスペース］リストに移動し、ワークスペースの横にある
を選択し、 **［編集］** を選択します。
3. **［カーネルのスナップショットを管理する］** を選択します。
**［カーネルのスナップショットを管理する］** モーダルが表示されます。
4. **［ベースのカーネル環境に復元する］** ボックスにチェックマークを入れます。
5. **［カーネルを復元する］** を選択します。
## カーネルの起動エラー
Jupyterワークスペースに「Error starting Kernel」というヘッダーのエラーメッセージが表示された場合、conda環境のブートストラップ中にエラーが発生しました。
「Error starting Kernel」の問題を解決するには、以下の手順に従います。
1. ［Jupyterワークスペース］リストに移動し、ワークスペースの
**レンチアイコン** > **［編集］** を選択します。
2. **［カーネルのスナップショットを管理する］** を選択します。
**［カーネルのスナップショットを管理する］** モーダルが表示されます。
3. モーダルで、 **［ベースのカーネル環境に復元する］** ボックスにチェックマークを入れます。
4. **［カーネルを復元する］** を選択します。
## スケジュールが設定されている実行の失敗
Jupyterワークスペースのメモで作成したJupyter DataFlowを正常に実行できない場合、以下のいずれかが原因である可能性があります。
* Python/R言語の構文またはロジックのエラー
* メモのセルを順番に実行する際に発生するエラー
* メモのファイルが削除されている
* サードパーティのシステムへのアクセスエラー
実行時のエラーを解決するには、以下の手順に従います。
1. メモのセルを、Jupyterワークスペース環境から順番に実行してみます。
2. ワークスペースのrecent\_sexecutionディレクトリで実行の詳細を確認します。
以下に示すファイルを利用できます。
* output.jpynb + output.html + output.pdf + stdout + stderr
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