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Die CreateXgboostReport Regel erfasst die folgenden Ausgangstensoren aus Ihrem Trainingsauftrag:
-
hyperparameters– Speichert im ersten Schritt. -
metrics– Speichert alle 5 Schritte Verlust und Genauigkeit. -
feature_importance– Speichert alle 5 Schritte. -
predictions– Speichert alle 5 Schritte. -
labels– Speichert alle 5 Schritte.
Die Ausgabetensoren werden in einem Standard-S3-Bucket gespeichert. Beispiel, s3://sagemaker-.<region>-<12digit_account_id>/<base-job-name>/debug-output/
Wenn Sie einen SageMaker KI-Schätzer für einen XGBoost Trainingsjob erstellen, geben Sie die Regel wie im folgenden Beispielcode dargestellt an.
import boto3
import sagemaker
from sagemaker.estimator import Estimator
from sagemaker import image_uris
from sagemaker.debugger import Rule, rule_configs
rules=[
Rule.sagemaker(rule_configs.create_xgboost_report())
]
region = boto3.Session().region_name
xgboost_container=sagemaker.image_uris.retrieve("xgboost", region, "1.2-1")
estimator=Estimator(
role=sagemaker.get_execution_role()
image_uri=xgboost_container,
base_job_name="debugger-xgboost-report-demo",
instance_count=1,
instance_type="ml.m5.2xlarge",
# Add the Debugger XGBoost report rule
rules=rules
)
estimator.fit(wait=False)