Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
Debuggen von Trainingsaufträgen mit Amazon SageMaker Debugger
Anmerkung
Amazon SageMaker Debugger steht neuen Kunden nicht mehr offen. Bestehende Kunden können den Service weiterhin wie gewohnt nutzen. AWS investiert weiterhin in Sicherheits- und Verfügbarkeitsverbesserungen für Debugger, aber wir planen nicht, neue Funktionen einzuführen. Weitere Informationen finden Sie unter Änderung der Debugger-Verfügbarkeit.
Um Ihr Trainingsskript vorzubereiten und Trainingsjobs mit dem SageMaker Debugger auszuführen, um den Fortschritt des Modelltrainings zu debuggen, folgen Sie dem typischen zweistufigen Prozess: Ändern Sie Ihr Trainingsskript mithilfe des sagemaker-debugger Python-SDK und konstruieren Sie eine SageMaker KI ModelTrainer mithilfe des SageMaker Python-SDK. Sehen Sie sich die folgenden Themen an, um zu erfahren, wie Sie die Debugging-Funktionen von SageMaker Debugger verwenden.