TensorFlow Datasets में MovieLens डाउनलोड पर SSL सर्टिफिकेट त्रुटि: कारण और समाधान

MovieLens 100k डाउनलोड में TensorFlow Datasets को SSL certificate verify failed त्रुटि क्यों मिली और इसे कैसे हैंडल करें: कारण, रीप्रो, कोशिशें, और करता समाधान.

डेटा पाइपलाइनों में SSL से जुड़ी रुकावटें कम होती हैं, लेकिन असर बड़ा होता है. पहले ठीक से चल रहा TensorFlow Datasets वर्कफ़्लो डाउनलोड के दौरान अचानक SSL सर्टिफिकेट त्रुटि के साथ फेल हो सकता है, जिससे ट्रेनिंग और वैलिडेशन रनों पर रोक लग जाती है. नीचे इस विफलता का संक्षिप्त ब्यौरा है—कोड में यह कैसा दिखा, किन कोशिशों की गईं, और अंततः यह कैसे ठीक हुआ.

समस्या को पुन: उत्पन्न करना

यह वर्कफ़्लो MovieLens 100k ratings स्प्लिट लाने के लिए TensorFlow Datasets का उपयोग करता है. परिवेश सेटअप में visualization एक्स्ट्राज़ के साथ tensorflow-data-validation इंस्टॉल करना शामिल था, और उसके बाद tfds.load कॉल करके डेटासेट डाउनलोड किया गया.

!pip install --upgrade 'tensorflow_data_validation[visualization]<2'

import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
ds_ratings, ds_info = tfds.load("movielens/100k-ratings", split="train", with_info=True)

रन के दौरान प्रोसेस ने बार‑बार रीट्राई किया और अंततः ml-100k.zip लाने की कोशिश में एक्सपायर्ड सर्टिफिकेट का संकेत देते हुए SSL verification त्रुटि के साथ फेल हो गया.

WARNING:urllib3.connectionpool:Retrying (Retry(total=9, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'SSLError(SSLCertVerificationError(1, '[SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: certificate has expired (_ssl.c:1016)'))': /datasets/movielens/ml-100k.zip

क्या हो रहा था

त्रुटि साफ तौर पर SSL हैंडशेक विफलता दिखाती है: सर्टिफिकेट वेरिफ़ाई फेल हुआ क्योंकि सर्टिफिकेट एक्सपायर्ड बताया गया. यही व्यवहार Google Colab और WSL2-आधारित VS Code पर्यावरण—दोनों में दोहराया गया. कई स्थानीय उपाय आज़माए गए, जैसे वेरिफ़िकेशन टॉगल करना, certifi को रिफ़्रेश करना, और डिफ़ॉल्ट SSL कॉन्टेक्स्ट को ओवरराइड करना. इनमें से कोई भी कदम डाउनलोड को ठीक नहीं कर पाया.

कोशिशें और परिणाम

पर्यावरण-स्तर के वर्कअराउंड से नतीजा नहीं बदला. वेरिफ़िकेशन टॉगल और सर्टिफिकेट पैकेज अपडेट के बावजूद त्रुटि अलग‑अलग रन और अलग‑अलग पर्यावरणों में बनी रही. इस व्यवहार से संकेत मिला कि इस मामले में तत्काल स्थानीय बदलाव प्रभावी नहीं थे.

समाधान और काम करता हुआ कोड

googlecolab/colabtools रिपॉज़िटरी में एक इश्यू दर्ज किया गया. उसके बाद, कुछ समय बाद वही कोड बिना किसी बदलाव के चलाया गया तो डेटासेट सफलतापूर्वक लोड हो गया. यानी पाइपलाइन ज्यों‑की‑त्यों फिर से काम करने लगी.

import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
ds_ratings, ds_info = tfds.load("movielens/100k-ratings", split="train", with_info=True)

यह क्यों मायने रखता है

प्रयोग और प्रोडक्शन ML के लिए डेटासेट इन्गेशन बुनियादी कदम है. एप्लिकेशन कोड सही होने पर भी SSL verification विफलता पूरा वर्कफ़्लो रोक सकती है. विफलता की प्रकृति पहचानने से प्रयास सही दिशा में जाते हैं: यदि स्थानीय टॉगल और सर्टिफिकेट अपडेट काम नहीं करते और साफ‑सुथरे पर्यावरणों में भी वही त्रुटि दोहरती है, तो सबसे कारगर कदम अक्सर मॉनिटर करना और रीट्राई करना होता है, और ज़रूरत पड़ने पर प्लेटफ़ॉर्म या सर्विस मेन्टेनर्स तक समस्या पहुंचाना. इस मामले में, बाद में दोबारा चलाने से सामान्य संचालन बहाल हो गया.

मुख्य बातें

पहला, रीप्रो को न्यूनतम रखें ताकि विफलता केवल डेटासेट फ़ेच तक सीमित हो. दूसरा, त्रुटि संदेश को ज्यों‑का‑त्यों नोट करें—यहाँ उसने expired certificate की ओर इशारा किया—जो यह तय करने में मदद करता है कि स्थानीय बदलाव उपयोगी होंगे या नहीं. तीसरा, यदि वही न्यूनतम कोड अलग‑अलग पर्यावरणों में एक जैसी तरह से फेल होता है और बाद में बिना बदलाव के सफल हो जाता है, तो इसे बाहरी स्थिति का सुलझना मानकर आगे बढ़ें. जब पाइपलाइन खुद स्वस्थ हो, तो अनावश्यक कोड बदलावों से बचना सबसे ज़रूरी है.