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Debugger-Tutorial-Videos

Die folgenden Videos bieten einen Überblick über die Funktionen von Amazon SageMaker Debugger mithilfe von SageMaker Studio- und SageMaker AI-Notebook-Instances.

Debuggen von Modellen mit Amazon SageMaker Debugger in Studio Classic

Julien Simon, AWS Technischer Evangelist | Länge: 14 Minuten 17 Sekunden

Dieses Tutorial-Video zeigt, wie Amazon SageMaker Debugger verwendet wird, um Debugging-Informationen aus einem Trainingsmodell zu erfassen und zu überprüfen. Das in diesem Video verwendete Beispiel-Trainingsmodell ist ein einfaches Convolutional Neural Network (CNN), das auf Keras mit dem Backend basiert. TensorFlow SageMaker KI in einem TensorFlow Framework und Debugger ermöglichen es Ihnen, ModelTrainer direkt mithilfe des Trainingsskripts ein Skript zu erstellen und den Trainingsjob zu debuggen.

Sie finden das Beispiel-Notebook im Video in diesem vom Autor bereitgestellten Studio-Demo-Repository. Sie müssen die debugger.ipynb Notebook-Datei und das mnist_keras_tf.py Trainingsskript in Ihre SageMaker Studio- oder SageMaker Notebook-Instance klonen. Nachdem Sie die beiden Dateien geklont haben, geben Sie den Pfad keras_script_path zur mnist_keras_tf.py-Datei im debugger.ipynb-Notebook an. Wenn Sie die beiden Dateien im selben Verzeichnis geklont haben, legen Sie sie als keras_script_path = "mnist_keras_tf.py" fest.

Erfahren Sie mehr über Amazon SageMaker Debugger und SageMaker AI Model Monitor

Julien Simon, AWS Technischer Evangelist | Länge: 44 Minuten 34 Sekunden

In dieser Videositzung werden die erweiterten Funktionen von Debugger und SageMaker Model Monitor vorgestellt, mit denen Sie die Produktivität und die Qualität Ihrer Modelle steigern können. Zunächst zeigt dieses Video, wie Sie Trainingsprobleme erkennen und beheben, Tensoren visualisieren und Modelle mit Debugger verbessern können. Als Nächstes, um 22:41 Uhr, zeigt das Video, wie Sie Modelle in der Produktion überwachen und mithilfe SageMaker von AI Model Monitor Prognoseprobleme wie fehlende Funktionen oder Datenabweichungen erkennen. Schließlich bietet es Tipps zur Kostenoptimierung, sodass Sie Ihr Machine-Learning-Budget optimal nutzen können.

Sie finden das Beispiel-Notebook im Video in diesem vom Autor bereitgestellten AWS Dev Days 2020 repository.