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Estimator-Konfiguration mit Parametern für die grundlegende Profilerstellung mithilfe der Python-Module von Amazon SageMaker Debugger
Standardmäßig ist die grundlegende Profilerstellung von SageMaker Debugger aktiviert und überwacht die Metriken zur Ressourcennutzung, wie CPU Auslastung, GPU Auslastung, GPU Speicherauslastung, Netzwerk und I/O-Wartezeit, aller SageMaker Trainingsjobs, die mit Amazon SageMaker
Wenn Sie in SageMaker Studio auf das Dashboard mit den Kennzahlen zur Ressourcennutzung Ihres Schulungsjobs zugreifen möchten, können Sie auf das Amazon SageMaker Debugger-Benutzeroberfläche in Amazon SageMaker Studio Classic Experiments zugreifen.
Wenn Sie die Regeln aktivieren möchten, die Probleme mit der Systemressourcenauslastung automatisch erkennen, können Sie den rules
Parameter zum Aktivieren der Regeln im Estimator-Objekt hinzufügen.
Wichtig
Um die neuesten SageMaker Debugger-Funktionen verwenden zu können, müssen Sie SageMaker Python SDK und die SMDebug
Client-Bibliothek aktualisieren. Führen Sie in Ihrem iPython Kernel, Jupyter Notebook oder Ihrer JupyterLab Umgebung den folgenden Code aus, um die neuesten Versionen der Bibliotheken zu installieren und den Kernel neu zu starten.
import sys import IPython !{sys.executable} -m pip install -U sagemaker smdebug IPython.Application.instance().kernel.do_shutdown(True)
Codevorlage für die Konfiguration eines SageMaker Estimator-Objekts mit den SageMaker Debugger-Python-Modulen in Python SageMaker SDK
Um die grundlegende Profilerstellungskonfiguration anzupassen (profiler_config
) oder die Profiler-Regeln hinzuzufügen (rules
), wählen Sie eine der Registerkarten, um die Vorlage für die Einrichtung eines Schätzers aufzurufen. SageMaker Auf den nachfolgenden Seiten finden Sie mehr Informationen darüber, wie Sie die beiden Parameter konfigurieren.
Anmerkung
Die folgenden Codebeispiele sind nicht direkt ausführbar. Fahren Sie mit den nächsten Abschnitten fort, um zu erfahren, wie Sie die einzelnen Parameter konfigurieren.
Im Folgenden finden Sie eine kurze Beschreibung der Parameter.
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profiler_config
— Konfigurieren Sie den Debugger so, dass er System- und Framework-Metriken aus Ihrem Trainingsjob sammelt und in Ihrem gesicherten S3-Bucket URI oder auf Ihrem lokalen Computer speichert. Sie können festlegen, wie oft oder wie oft die Systemmetriken erfasst werden. Informationen zur Konfiguration desprofiler_config
Parameters finden Sie unter Konfigurieren Sie Einstellungen für die grundlegende Profilerstellung der Systemressourcenauslastung und Estimator-Konfiguration für die Framework-Profilerstellung. -
rules
— Konfigurieren Sie diesen Parameter, um die integrierten SageMaker Debuger-Regeln zu aktivieren, die Sie parallel ausführen möchten. Stellen Sie sicher, dass Ihr Trainingsjob Zugriff auf diesen S3-Bucket hat. Die Regeln laufen auf Verarbeitungscontainern und analysieren automatisch Ihren Trainingsauftrag, um Probleme bei der Berechnung und der betrieblichen Leistung zu erkennen. Die ProfilerReport Regel ist die am besten integrierte Regel, die alle integrierten Profilerstellungsregeln ausführt und die Ergebnisse der Profilerstellung als Bericht in Ihrem gesicherten S3-Bucket speichert. Wie Sie denrules
Parameter konfigurieren können, erfahren Sie unter Verwenden Sie integrierte Profiler-Regeln, die von Amazon SageMaker Debugger verwaltet werden.
Anmerkung
Der Debugger speichert Ausgabedaten sicher in Unterordnern Ihres Standard-S3-Buckets. Das Format des Standard-S3-Buckets URI lautet s3://sagemaker-<region>-<12digit_account_id>/<base-job-name>/<debugger-subfolders>/
beispielsweise. Es gibt drei Unterordner, die von Debugger erstellt wurden: debug-output
, profiler-output
und rule-output
. Sie können den Standard-S3-Bucket auch URIs mithilfe der SageMaker Estimator-Klassenmethoden abrufen.
In den folgenden Themen erfahren Sie, wie Sie die Debugger-spezifischen Parameter im Detail konfigurieren.
Themen
- Konfigurieren Sie Einstellungen für die grundlegende Profilerstellung der Systemressourcenauslastung
- Estimator-Konfiguration für die Framework-Profilerstellung
- Aktualisierung der Debugger-Systemüberwachungs- und Framework-Profiling-Konfiguration, während ein Trainingsauftrag läuft.
- Deaktivieren Sie den Debugger