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SageMaker Nützliche Estimator-Klassenmethoden für Debugger
Die folgenden Estimator-Klassenmethoden sind nützlich, um auf Ihre SageMaker Trainingsjob-Informationen zuzugreifen und Ausgabepfade der vom Debugger gesammelten Trainingsdaten abzurufen. Die folgenden Methoden sind ausführbar, nachdem Sie mit der estimator.fit()
Methode einen Trainingsauftrag gestartet haben.
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Um den Basis-S3-Bucket URI eines SageMaker Trainingsjobs zu überprüfen:
estimator.output_path
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Um den Namen des Basisjobs eines SageMaker Trainingsjobs zu überprüfen:
estimator.latest_training_job.job_name
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Um die vollständige
CreateTrainingJob
API Betriebskonfiguration eines SageMaker Trainingsjobs zu sehen:estimator.latest_training_job.describe()
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Um eine vollständige Liste der Debugger-Regeln zu überprüfen, während ein SageMaker Trainingsjob ausgeführt wird:
estimator.latest_training_job.rule_job_summary()
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Um den S3-Bucket zu überprüfenURI, in dem die Modellparameterdaten (Ausgabetensoren) gespeichert sind:
estimator.latest_job_debugger_artifacts_path()
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Um den S3-Bucket zu überprüfen, URI in dem die Modellleistungsdaten (System- und Framework-Metriken) gespeichert sind:
estimator.latest_job_profiler_artifacts_path()
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Um die Debugger-Regelkonfiguration für das Debuggen von Ausgabetensoren zu überprüfen:
estimator.debugger_rule_configs
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Um die Liste der Debugger-Regeln für das Debuggen während der Ausführung eines SageMaker Trainingsjobs zu überprüfen:
estimator.debugger_rules
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So überprüfen Sie die Debugger-Regelkonfiguration für die Überwachung und Profilierung von System- und Framework-Metriken:
estimator.profiler_rule_configs
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Um die Liste der Debugger-Regeln für die Überwachung und Profilerstellung während der Ausführung eines SageMaker Trainingsjobs zu überprüfen:
estimator.profiler_rules
Weitere Informationen zur SageMaker Estimator-Klasse und ihren Methoden finden Sie unter Estimator API