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# Richten Sie den Debugger für die automatische Beendigung von Trainingsjobs mithilfe von Lambda CloudWatch ein
<a name="debugger-stop-training"></a>

Die Debugger-Regeln überwachen den Status des Trainingsauftrags, und eine CloudWatch Ereignisregel überwacht den Bewertungsstatus des Trainingsauftrags der Debugger-Regel. In den folgenden Abschnitten wird der Prozess beschrieben, der zur Automatisierung der Beendigung von Schulungsjobs mithilfe von Using CloudWatch und Lambda erforderlich ist.

**Topics**
+ [Schritt 1: Erstellen einer Lambda-Funktion](#debugger-lambda-function-create)
+ [Schritt 2: Konfigurieren der Lambda-Funktion](#debugger-lambda-function-configure)
+ [Schritt 3: Erstellen Sie eine CloudWatch Ereignisregel und verknüpfen Sie sie mit der Lambda-Funktion für den Debugger](#debugger-cloudwatch-events)

## Schritt 1: Erstellen einer Lambda-Funktion
<a name="debugger-lambda-function-create"></a>

**So erstellen Sie eine Lambda-Funktion**

1. Öffnen Sie die AWS Lambda Konsole unter. [https://console.aws.amazon.com/lambda/](https://console.aws.amazon.com/lambda/)

1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich **Funktionen** und dann **Funktion anlegen**.

1. Wählen Sie auf der Seite **Funktion erstellen** die Option **Autor von Grund auf neu**.

1. Geben Sie im Abschnitt **Grundinformationen** einen **Funktionsnamen** ein (z. B. **debugger-rule-stop-training-job**).

1. Wählen Sie für **Runtime (Laufzeit)** die Option **Python 3.7** aus.

1. Erweitern Sie für **Berechtigungen** die Dropdownoption und wählen Sie **Standardausführungsrolle ändern aus.**

1. Wählen Sie für **Ausführungsrolle** die **Option Bestehende Rolle verwenden** und wählen Sie die IAM-Rolle aus, die Sie für Schulungsaufgaben auf SageMaker KI verwenden.
**Anmerkung**  
Stellen Sie sicher, dass Sie die Ausführungsrolle zusammen mit `AmazonSageMakerFullAccess` und `AWSLambdaBasicExecutionRole` angehängt verwenden. Andernfalls reagiert die Lambda-Funktion nicht richtig auf die Statusänderungen der Debugger-Regel des Trainingsjobs. Wenn Sie sich nicht sicher sind, welche Ausführungsrolle verwendet wird, führen Sie den folgenden Code in einer Jupyter-Notebook-Zelle aus, um die Ausgabe der Ausführungsrolle abzurufen:  

   ```
   import sagemaker
   sagemaker.get_execution_role()
   ```

1. Klicken Sie unten auf der Seite auf **Create function**.

Die folgende Abbildung zeigt ein Beispiel für die Seite **Funktion erstellen**, auf der die Eingabefelder und Auswahlen abgeschlossen sind.

![\[Seite Funktion erstellen.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/sagemaker/latest/dg/images/debugger/debugger-lambda-create.png)


## Schritt 2: Konfigurieren der Lambda-Funktion
<a name="debugger-lambda-function-configure"></a>

**Um die Lambda-Funktion zu konfigurieren**

1. Fügen Sie im Abschnitt **Funktionscode** der Konfigurationsseite das folgende Python-Skript in den Bereich des Lambda-Code-Editors ein. Die `lambda_handler` Funktion überwacht den Evaluierungsstatus der Debugger-Regel, der von der API-Operation erfasst wurde, CloudWatch und löst den `StopTrainingJob` API-Vorgang aus. Die AWS SDK für Python (Boto3) `client` for SageMaker AI bietet eine Methode auf hoher Ebene`stop_training_job`, die den `StopTrainingJob` API-Vorgang auslöst.

   ```
   import json
   import boto3
   import logging
   
   logger = logging.getLogger()
   logger.setLevel(logging.INFO)
   
   def lambda_handler(event, context):
       training_job_name = event.get("detail").get("TrainingJobName")
       logging.info(f'Evaluating Debugger rules for training job: {training_job_name}')
       eval_statuses = event.get("detail").get("DebugRuleEvaluationStatuses", None)
   
       if eval_statuses is None or len(eval_statuses) == 0:
           logging.info("Couldn't find any debug rule statuses, skipping...")
           return {
               'statusCode': 200,
               'body': json.dumps('Nothing to do')
           }
   
       # should only attempt stopping jobs with InProgress status
       training_job_status = event.get("detail").get("TrainingJobStatus", None)
       if training_job_status != 'InProgress':
           logging.debug(f"Current Training job status({training_job_status}) is not 'InProgress'. Exiting")
           return {
               'statusCode': 200,
               'body': json.dumps('Nothing to do')
           }
   
       client = boto3.client('sagemaker')
   
       for status in eval_statuses:
           logging.info(status.get("RuleEvaluationStatus") + ', RuleEvaluationStatus=' + str(status))
           if status.get("RuleEvaluationStatus") == "IssuesFound":
               secondary_status = event.get("detail").get("SecondaryStatus", None)
               logging.info(
                   f'About to stop training job, since evaluation of rule configuration {status.get("RuleConfigurationName")} resulted in "IssuesFound". ' +
                   f'\ntraining job "{training_job_name}" status is "{training_job_status}", secondary status is "{secondary_status}"' +
                   f'\nAttempting to stop training job "{training_job_name}"'
               )
               try:
                   client.stop_training_job(
                       TrainingJobName=training_job_name
                   )
               except Exception as e:
                   logging.error(
                       "Encountered error while trying to "
                       "stop training job {}: {}".format(
                           training_job_name, str(e)
                       )
                   )
                   raise e
       return None
   ```

   Weitere Informationen zur Lambda-Code-Editor-Oberfläche finden Sie unter [Funktionen mit dem AWS Lambda-Konsoleneditor erstellen](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/code-editor.html).

1. Überspringen Sie alle anderen Einstellungen und wählen Sie oben auf der Konfigurationsseite **Speichern**.

## Schritt 3: Erstellen Sie eine CloudWatch Ereignisregel und verknüpfen Sie sie mit der Lambda-Funktion für den Debugger
<a name="debugger-cloudwatch-events"></a>

**Um eine CloudWatch Ereignisregel und einen Link zur Lambda-Funktion für Debugger zu erstellen**

1. Öffnen Sie die CloudWatch Konsole unter. [https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/)

1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich unter dem Knoten **Ereignisse** die Option **Regeln**.

1. Wählen Sie **Regel erstellen** aus.

1. Wählen Sie auf der Seite „**Schritt 1: Regel erstellen**“ im Abschnitt „**Ereignisquelle**“ die Option **SageMaker AI** als **Dienstname** und als **Ereignistyp** die Option „**SageMaker AI Training Job State Change**“ aus. Die Event-Pattern-Vorschau sollte wie in den folgenden JSON-Beispielzeichenfolgen aussehen: 

   ```
   {
       "source": [
           "aws.sagemaker"
       ],
       "detail-type": [
           "SageMaker Training Job State Change"
       ]
   }
   ```

1. Wählen Sie im Abschnitt **Ziele** die Option **Ziel hinzufügen\$1** und wählen Sie die Lambda-Funktion **debugger-rule-stop-training-job** aus, die Sie erstellt haben. In diesem Schritt wird die CloudWatch Events-Regel mit der Lambda-Funktion verknüpft.

1. Wählen Sie **Details konfigurieren** und gehen Sie zur Seite **Schritt 2: Regeldetails konfigurieren**.

1. Geben Sie den Namen der CloudWatch Regeldefinition an. Beispiel, **debugger-cw-event-rule**.

1. Wählen Sie **Rolle erstellen** aus, um den Vorgang abzuschließen.

1. Gehen Sie zurück zur Konfigurationsseite der Lambda-Funktion und aktualisieren Sie die Seite. Vergewissern Sie sich, dass es im **Designer-Bereich** korrekt konfiguriert ist. Die CloudWatch Events-Regel sollte als Trigger für die Lambda-Funktion registriert werden. Das Konfigurationsdesign sollte wie das folgende Beispiel aussehen:  
<a name="lambda-designer-example"></a>![\[Designer-Panel für die CloudWatch Konfiguration.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/sagemaker/latest/dg/images/debugger/debugger-lambda-designer.png)