SageMaker Amazon-Ereignisse mit Amazon protokollieren CloudWatch - Amazon SageMaker

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SageMaker Amazon-Ereignisse mit Amazon protokollieren CloudWatch

Um Ihnen beim Debuggen Ihrer Kompilierungs-, Verarbeitungs-, Trainingsjobs, Endpunkte, Transformationsjobs, Notebook-Instances und Lebenszykluskonfigurationen von Notebook-Instances zu helfen, alles, was ein Algorithmuscontainer, ein Modellcontainer oder eine Notebook-Instance-Lebenszykluskonfiguration an Amazon Logs sendet stdout oder auch an Amazon CloudWatch Logs gesendet stderr wird. Zusätzlich zum Debugging können Sie diese Angaben für die Fortschrittsanalyse heranziehen.

Protokolle

In der folgenden Tabelle sind alle von Amazon bereitgestellten Protokolle aufgeführt SageMaker.

Protokolle

Protokollgruppenname Protokollstreamname
/aws/sagemaker/CompilationJobs

[compilation-job-name]
/aws/sagemaker/Endpoints/[EndpointName]

[production-variant-name]/[instance-id]

(Für asynchrone Inferenzendpunkte) [production-variant-name]/[instance-id]/data-log

(Für Inferenz-Pipelines) [production-variant-name]/[instance-id]/[container-name provided in SageMaker model]
/aws/sagemaker/groundtruth/WorkerActivity

aws/sagemaker/groundtruth/worker-activity/[requester-AWS-Id]-[region]/[timestamp]
/aws/sagemaker/InferenceRecommendationsJobs

[inference-recommendations-job-name]/execution

[inference-recommendations-job-name]/CompilationJob/[compilation-job-name]

[inference-recommendations-job-name]/Endpoint/[endpoint-name]
/aws/sagemaker/LabelingJobs

[labeling-job-name]
/aws/sagemaker/NotebookInstances

[notebook-instance-name]/[LifecycleConfigHook]

[notebook-instance-name]/jupyter.log
/aws/sagemaker/ProcessingJobs

[processing-job-name]/[hostname]-[epoch_timestamp]
/aws/sagemaker/studio

[domain-id]/[user-profile-name]/[app-type]/[app-name]

[domain-id]/domain-shared/rstudioserverpro/default
/aws/sagemaker/TrainingJobs

[training-job-name]/algo-[instance-number-in-cluster]-[epoch_timestamp]
/aws/sagemaker/TransformJobs

[transform-job-name]/[instance-id]-[epoch_timestamp]

[transform-job-name]/[instance-id]-[epoch_timestamp]/data-log

[transform-job-name]/[instance-id]-[epoch_timestamp]/[container-name provided in SageMaker model] (For Inference Pipelines)
Anmerkung

1. Der Protokoll-Stream /aws/sagemaker/NotebookInstances/[LifecycleConfigHook] wird erstellt, wenn Sie eine Notebook-Instance mit einer Lebenszykluskonfiguration erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter Passen Sie eine SageMaker Notebook-Instanz mithilfe eines LCC Skripts an.

2. Wenn Sie bei Inferenz-Pipelines keine Containernamen angeben, verwendet die Plattform **Container-1, Container-2** usw. entsprechend der im Modell angegebenen Reihenfolge. SageMaker

Weitere Informationen zur Protokollierung von Ereignissen mit CloudWatch Protokollierung finden Sie unter Was ist Amazon CloudWatch Logs? im CloudWatch Amazon-Benutzerhandbuch.