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.
SageMaker Interaktiver Debugger-Bericht für XGBoost
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.
Erhalten Sie vom Debugger automatisch generierte Trainingsberichte. Die Debugger-Berichte bieten Einblicke in Ihre Trainingsaufträge und geben Empfehlungen zur Verbesserung der Leistung Ihres Modells. Verwenden Sie für SageMaker AI XGBoost-Trainingsjobs die CreateXgboostReport Debugger-Regel, um einen umfassenden Trainingsbericht über den Trainingsfortschritt und die Ergebnisse zu erhalten. Folgen Sie dieser Anleitung, geben Sie beim Erstellen eines XGBoost die CreateXgboostReport Regel an ModelTrainer, laden Sie den Bericht mithilfe des Amazon SageMaker Python SDK
Anmerkung
Sie können Debugger-Berichte herunterladen, während Ihr Trainingsauftrag läuft oder nachdem der Job abgeschlossen ist. während des Trainings aktualisiert der Debugger gleichzeitig den Bericht, der den Auswertungsstatus der aktuellen Regeln wiedergibt. Sie können einen vollständigen Debugger-Bericht erst herunterladen, wenn der Trainingsauftrag abgeschlossen ist.
Wichtig
Der Bericht enthält Diagramme und Empfehlungen zu Informationszwecken und sind nicht endgültig. Es liegt in Ihrer Verantwortung, die Informationen eigenständig zu bewerten.
Themen
