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Metriken für die Überwachung von Amazon SageMaker mit Amazon CloudWatch
Sie können Amazon SageMaker mithilfe von Amazon überwachen. Amazon CloudWatch sammelt Rohdaten und verarbeitet sie zu lesbaren, nahezu in Echtzeit verfügbaren Metriken. Diese Statistiken werden 15 Monate lang aufbewahrt. Mit ihnen können Sie auf historische Informationen zugreifen und sich einen besseren Überblick über die Leistung Ihrer Webanwendung oder Ihres Dienstes verschaffen. Die CloudWatch Amazon-Konsole beschränkt die Suche jedoch auf Metriken, die in den letzten 2 Wochen aktualisiert wurden. Diese Einschränkung stellt sicher, dass die aktuellen Aufträge in Ihrem Namensraum aufgeführt werden.
Um Kennzahlen ohne Verwendung einer Suche grafisch darzustellen, geben Sie den exakten Namen in der Quellansicht ein. Sie können auch Alarme einrichten, die auf bestimmte Grenzwerte achten und Benachrichtigungen senden oder Aktivitäten auslösen, wenn diese Grenzwerte erreicht werden. Weitere Informationen finden Sie im CloudWatch Amazon-Benutzerhandbuch.
SageMaker Metriken und Dimensionen
- SageMaker Metriken zum Aufrufen von Endpunkten
- SageMaker Metriken für Inferenzkomponenten
- SageMaker Endpunktmetriken für mehrere Modelle
- SageMaker Jobs und Endpunktmetriken
- SageMaker Kennzahlen für Jobs von Inference Recommender
- SageMaker Ground Truth Truth-Metriken
- Amazon SageMaker Feature Store-Metriken
- SageMaker Metriken für Pipelines
SageMaker Metriken zum Aufrufen von Endpunkten
Der AWS/SageMaker Namespace umfasst die folgenden Anforderungsmetriken von Aufrufen an. InvokeEndpoint
Die Kennzahlen sind mit einminütiger Frequenz verfügbar.
Die folgende Abbildung zeigt, wie ein SageMaker Endpunkt mit der Amazon SageMaker Runtime API interagiert. Die Gesamtzeit zwischen dem Absenden einer Anfrage an einen Endpunkt und dem Eingang einer Reaktion hängt von den folgenden drei Komponenten ab.
-
Netzwerklatenz — die Zeit, die zwischen dem Senden einer Anfrage an die SageMaker Runtime API Runtime und dem Empfang einer Antwort von ihr vergeht.
-
Overhead-Latenz — die Zeit, die benötigt wird, um eine Anfrage von der Runtime Runtime an den Modellcontainer zu transportieren und die Antwort zurück zur SageMaker Runtime Runtime zu transportierenAPI.
-
Modelllatenz – die Zeit, die der Modell-Container braucht, um die Anfrage zu verarbeiten und eine Antwort zurückzugeben.
Weitere Informationen zur Gesamtlatenz finden Sie unter Bewährte Methoden für das Auslastungstesten von Amazon SageMaker Real-Time Inference Endpoints
Kennzahlen für Endpunktaufrufe
| Metrik | Beschreibung |
|---|---|
ConcurrentRequestsPerCopy |
Die Anzahl der gleichzeitigen Anfragen, die von der Inferenzkomponente empfangen wurden, normalisiert durch jede Kopie einer Inferenzkomponente. Gültige Statistiken: Min, Max |
ConcurrentRequestsPerModel |
Die Anzahl der gleichzeitigen Anfragen, die vom Modell empfangen wurden. Gültige Statistiken: Min, Max |
Invocation4XXErrors |
Die Anzahl der Einheiten: keine Gültige Statistiken: Durchschnitt, Summe |
Invocation5XXErrors |
Die Anzahl der Einheiten: keine Gültige Statistiken: Durchschnitt, Summe |
InvocationModelErrors |
Die Anzahl der Modellaufrufanforderungen, die nicht zu einer HTTP 2XX-Antwort geführt haben. Dazu gehören 4XX/5XX-Statuscodes, Socket-Fehler auf niedriger Ebene, fehlerhafte Antworten und Anforderungs-Timeouts. HTTP Für jede Antwort auf Fehler wird der Wert 1 gesendet, andernfalls 0. Einheiten: keine Gültige Statistiken: Durchschnitt, Summe |
Invocations |
Die Anzahl Mit der Summenstatistik (Sum) können Sie die Gesamtanzahl der an einen Modellendpunkt gesendeten Anforderungen abrufen. Einheiten: keine Gültige Statistiken: Summe |
InvocationsPerCopy |
Die Anzahl der Aufrufe, normalisiert durch jede Kopie einer Inferenzkomponente. Gültige Statistiken: Summe |
InvocationsPerInstance |
Die Anzahl der Aufrufe, die an ein Modell gesendet wurden, jeweils normalisiert durch Einheiten: keine Gültige Statistiken: Summe |
ModelLatency |
Das Zeitintervall, das ein Modell benötigt, um auf eine SageMaker API Runtime-Anfrage zu antworten. Dieses Intervall beinhaltet die lokalen Kommunikationszeiten, die zum Senden der Anfrage und zum Abrufen der Antwort aus dem Modellcontainer benötigt wurden. Es beinhaltet auch die Zeit, die benötigt wurde, um die Inferenz im Container abzuschließen. Einheiten: Mikrosekunden Gültige Statistiken: Durchschnitt, Minimum, Maximum, Stichprobenanzahl |
ModelSetupTime |
Die zum Starten neuer Ressourcen zur Datenverarbeitung für einen Serverless-Endpunkt erforderliche Zeit. Die Zeit kann je nach Modellgröße, Dauer zum Herunterladen des Modells und Startzeit des Containers variieren. Einheiten: Mikrosekunden Gültige Statistiken: Durchschnitt, Minimum, Maximum, Stichprobenzahl, Perzentile |
OverheadLatency |
Das Zeitintervall, das zu der Zeit hinzukommt, die für die Beantwortung einer Kundenanfrage durch SageMaker Gemeinkosten benötigt wird. Dieses Intervall wird von der Zeit des SageMaker Eingangs der Anfrage bis zur Rückgabe einer Antwort an den Client gemessen, abzüglich der Einheiten: Mikrosekunden Gültige Statistiken: Durchschnitt, Minimum, Maximum, Stichprobenanzahl |
Dimensionen für Kennzahlen für den Aufruf von Endpunkten
| Dimension | Beschreibung |
|---|---|
EndpointName, VariantName |
Filtert die Kennzahlen für den Endpunktaufruf einer |
InferenceComponentName |
Filtert Metriken zum Aufrufen von Inferenzkomponenten. |
SageMaker Metriken für Inferenzkomponenten
Der /aws/sagemaker/InferenceComponents Namespace umfasst die folgenden Metriken von Aufrufen an Endpunkte, InvokeEndpointdie Inferenzkomponenten hosten.
Die Kennzahlen sind mit einminütiger Frequenz verfügbar.
| Metrik | Beschreibung |
|---|---|
CPUUtilizationNormalized |
Der Wert der |
GPUMemoryUtilizationNormalized |
Der Wert der |
GPUUtilizationNormalized |
Der Wert der |
MemoryUtilizationNormalized |
Der von jeder Kopie der Inferenzkomponente |
Dimensionen für Metriken für Inferenzkomponenten
| Dimension | Beschreibung |
|---|---|
InferenceComponentName |
Filtert Metriken für Inferenzkomponenten. |
SageMaker Endpunktmetriken für mehrere Modelle
Der AWS/SageMaker Namespace umfasst das folgende Modell zum Laden von Metriken aus Aufrufen von. InvokeEndpoint
Die Kennzahlen sind mit einminütiger Frequenz verfügbar.
Informationen darüber, wie lange CloudWatch Metriken aufbewahrt werden, finden Sie GetMetricStatisticsin der CloudWatch APIAmazon-Referenz.
Kennzahlen zum Laden von Multimodell-Endpunktmodellen
| Metrik | Beschreibung |
|---|---|
ModelLoadingWaitTime |
Das Zeitintervall, in dem eine Aufrufanforderung darauf gewartet hat, dass das Zielmodell heruntergeladen, geladen oder beides heruntergeladen wurde, um die Inferenz auszuführen. Einheiten: Mikrosekunden Gültige Statistiken: Durchschnitt, Minimum, Maximum, Stichprobenanzahl |
ModelUnloadingTime |
Das Zeitintervall, das benötigt wurde, um das Modell durch den Aufruf des Containers zu entladen. Einheiten: Mikrosekunden Gültige Statistiken: Durchschnitt, Minimum, Maximum, Stichprobenanzahl |
ModelDownloadingTime |
Die Dauer, die es brauchte, das Modell von Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) herunterzuladen. Einheiten: Mikrosekunden Gültige Statistiken: Durchschnitt, Minimum, Maximum, Stichprobenanzahl |
ModelLoadingTime |
Das Zeitintervall, das benötigt wurde, um das Modell durch den Einheiten: Mikrosekunden Gültige Statistiken: Durchschnitt, Minimum, Maximum, Stichprobenanzahl |
ModelCacheHit |
Die Anzahl der Die Durchschnittsstatistik zeigt das Verhältnis der Anforderungen an, für die das Modell bereits geladen wurde. Einheiten: keine Gültige Statistiken: Durchschnitt, Datenstichprobe |
Dimensionen für Kennzahlen zum Laden von Multimodell-Endpunktmodellen
| Dimension | Beschreibung |
|---|---|
EndpointName, VariantName |
Filtert die Kennzahlen für den Endpunktaufruf einer |
Die /aws/sagemaker/Endpoints Namespaces enthalten die folgenden Instanzmetriken von Aufrufen bis. InvokeEndpoint
Die Kennzahlen sind mit einminütiger Frequenz verfügbar.
Informationen darüber, wie lange CloudWatch Metriken aufbewahrt werden, finden Sie GetMetricStatisticsin der CloudWatch APIAmazon-Referenz.
Kennzahlen für Modell-Instances von Multimodell-Endpunkten
| Metrik | Beschreibung |
|---|---|
LoadedModelCount |
Die Anzahl der Modelle, die in die Container des Multimodell-Endpunkts geladen werden. Diese Metrik wird pro Instance ausgegeben. Die Durchschnittsstatistik mit einem Zeitraum von 1 Minute gibt Ihnen die durchschnittliche Anzahl der pro Instance geladenen Modelle an. Die Summenstatistik gibt Ihnen die Gesamtzahl der Modelle an, die über alle Instances im Endpunkt geladen wurden. Die Modelle, die von dieser Metrik verfolgt werden, sind nicht unbedingt eindeutig, da ein Modell möglicherweise in mehrere Container am Endpunkt geladen wird. Einheiten: keine Gültige Statistiken: Durchschnitt, Minimum, Maximum, Stichprobenanzahl |
Dimensionen für Kennzahlen zum Laden von Multimodell-Endpunktmodellen
| Dimension | Beschreibung |
|---|---|
EndpointName, VariantName |
Filtert die Kennzahlen für den Endpunktaufruf einer |
SageMaker Jobs und Endpunktmetriken
Die /aws/sagemaker/Endpoints Namespaces /aws/sagemaker/ProcessingJobs /aws/sagemaker/TrainingJobs/aws/sagemaker/TransformJobs,, und beinhalten die folgenden Metriken für Trainingsjobs und Endpunktinstanzen.
Die Kennzahlen sind mit einminütiger Frequenz verfügbar.
Anmerkung
Amazon CloudWatch unterstützt hochauflösende benutzerdefinierte Metriken und die beste Auflösung beträgt 1 Sekunde. Je feiner die Auflösung ist, desto kürzer ist jedoch die Lebensdauer der Messwerte. CloudWatch Für die Frequenzauflösung von 1 Sekunde sind die CloudWatch Metriken 3 Stunden lang verfügbar. Weitere Informationen zur Auflösung und Lebensdauer der CloudWatch Messwerte finden Sie GetMetricStatisticsin der CloudWatch APIAmazon-Referenz.
Tipp
Erwägen Sie die Verwendung von Amazon Debugger, um Ihr Trainingsjob mit einer feineren Auflösung von bis zu 100 Millisekunden (0,1 Sekunden) zu profilieren und die Trainingsmetriken unbegrenzt in Amazon S3 zu speichern, um jederzeit benutzerdefinierte Analysen durchführen zu können. SageMaker SageMaker Der Debugger bietet integrierte Regeln zur automatischen Erkennung häufiger Trainingsprobleme. Er erkennt Probleme mit der Nutzung von Hardwareressourcen (wie CPUGPU, und I/O-Engpässe). Es erkennt auch Probleme mit Modellen, die nicht konvergieren (wie Überanpassung, verschwindende Gradienten und explodierende Tensoren). SageMaker Der Debugger bietet auch Visualisierungen über Studio Classic und seinen Profilerstellungsbericht. Weitere Informationen zu den Debugger-Visualisierungen finden Sie unter Exemplarische Vorgehensweise zum SageMaker Debugger Insights-Dashboard, Exemplarische Vorgehensweise zum Debugger-Profilerstellungsbericht und Analysieren von Daten mithilfeder Clientbibliothek. SMDebug
Verarbeitungsauftrag, Trainingsauftrag, Stapeltransformationsauftrag und Endpunkt-Instance-Kennzahlen
| Kennzahl | Beschreibung |
|---|---|
CPUReservation |
Die Summe der von Containern auf einer Instance reservierten Daten. CPUs Der Wert liegt zwischen 0 und 100%. In den Einstellungen für eine Inferenzkomponente legen Sie die CPU Reservierung mit dem |
CPUUtilization |
Die Summe der Auslastung jedes einzelnen CPU Kerns. Die CPU Auslastung jedes Kernbereichs liegt zwischen 0 und 100. Wenn es beispielsweise vier CPUs gibt, liegt der CPUUtilization Bereich zwischen 0% und 400%. Bei Verarbeitungsaufträgen entspricht der Wert der CPU Auslastung des Verarbeitungscontainers auf der Instance.Bei Trainingsjobs entspricht der Wert der CPU Nutzung des Algorithmuscontainers auf der Instance. Bei Batch-Transformationsaufträgen entspricht der Wert der CPU Nutzung des Transformationscontainers auf der Instance. Bei Endpunktvarianten ist der Wert die Summe der CPU Auslastung der primären und zusätzlichen Container auf der Instance. AnmerkungBei Multi-Instance-Jobs meldet jede Instanz CPU Nutzungsmetriken. In der Standardansicht in wird jedoch die durchschnittliche CPU Auslastung aller Instanzen CloudWatch angezeigt. Einheiten: Prozent |
CPUUtilizationNormalized |
Die normalisierte Summe der Auslastung jedes einzelnen CPU Kerns. Der Wert liegt zwischen 0 und 100%. Wenn es beispielsweise vier CPUs gibt und die |
DiskUtilization |
Der Prozentsatz des Speicherplatzes, die von den Containern auf einer Instance verwendet werden. Dieser Wertebereich liegt zwischen 0% und 100%. Diese Metrik wird für Stapeltransformationsaufträge nicht unterstützt. Bei Verarbeitungsaufträgen ist der Wert die Festplattenspeichernutzung des Verarbeitungscontainers auf der Instance.Bei Trainingsaufträgen bildet dieser Wert die Speicherplatzauslastung des Algorithmus-Containers auf der Instance ab. Bei Endpunktvarianten ist dieser Wert die Summe der Speicherplatzauslastung der primären und ergänzenden Container auf der Instance. Einheiten: Prozent AnmerkungFür Multi-Instance-Jobs meldet jede Instance Kennzahlen für die Festplattennutzung. In der Standardansicht in wird jedoch die durchschnittliche Festplattenauslastung aller Instanzen CloudWatch angezeigt. |
GPUMemoryUtilization |
Der Prozentsatz des GPU Speichers, der von den Containern auf einer Instance verwendet wird. Der Wertebereich liegt zwischen 0 und 100 und wird mit der Anzahl von multipliziert. GPUs Wenn es beispielsweise vier GPUs gibt, liegt der Bei Trainingsjobs entspricht der Wert der GPU Speicherauslastung des Algorithmuscontainers auf der Instance. Bei Batch-Transformationsjobs entspricht der Wert der GPU Speicherauslastung des Transformationscontainers auf der Instance. Bei Endpunktvarianten ist der Wert die Summe der GPU Speichernutzung der primären und zusätzlichen Container auf der Instance. AnmerkungBei Multi-Instance-Jobs meldet jede Instance Metriken zur GPU Speichernutzung. In der Standardansicht in wird jedoch die durchschnittliche GPU Speicherauslastung aller Instanzen CloudWatch angezeigt. Einheiten: Prozent |
GPUMemoryUtilizationNormalized |
Der normalisierte Prozentsatz des GPU Speichers, der von den Containern auf einer Instance verwendet wird. Der Wert liegt zwischen 0 und 100%. Wenn es beispielsweise vier GPUs gibt und die |
GPUReservation |
Die Summe der von Containern auf einer Instance GPUs reservierten Werte. Der Wert liegt zwischen 0 und 100%. In den Einstellungen für eine Inferenzkomponente legen Sie die GPU Reservierung für fest. |
GPUUtilization |
Der Prozentsatz der GPU Einheiten, die von den Containern einer Instance verwendet werden. Der Wert kann zwischen 0 und 100 liegen und wird mit der Anzahl von multipliziert. GPUs Wenn es beispielsweise vier GPUs gibt, liegt der Bei Trainingsjobs entspricht der Wert der GPU Nutzung des Algorithmuscontainers auf der Instance. Bei Batch-Transformationsaufträgen entspricht der Wert der GPU Nutzung des Transformationscontainers auf der Instance. Bei Endpunktvarianten ist der Wert die Summe der GPU Auslastung der primären und zusätzlichen Container auf der Instance. AnmerkungBei Multi-Instance-Jobs meldet jede Instanz GPU Nutzungsmetriken. In der Standardansicht in wird jedoch die durchschnittliche GPU Auslastung aller Instanzen CloudWatch angezeigt. Einheiten: Prozent |
GPUUtilizationNormalized |
Der normalisierte Prozentsatz der GPU Einheiten, die von den Containern einer Instance verwendet werden. Der Wert liegt zwischen 0 und 100%. Wenn es beispielsweise vier GPUs gibt und die |
MemoryReservation |
Die Summe des Speichers, der von Containern auf einer Instance reserviert wurde. Der Wert liegt zwischen 0 und 100%. In den Einstellungen für eine Inferenzkomponente legen Sie die Speicherreservierung mit dem |
MemoryUtilization |
Der Prozentsatz des Speichers, der von den Containern auf einer Instance belegt wird. Dieser Wertebereich liegt zwischen 0% und 100%. Bei der Verarbeitung von Aufträgen ist der Wert die Speichernutzung des Verarbeitungscontainers auf der Instance.Bei Trainingsaufträgen bildet dieser Wert die Speichernutzung des Algorithmus-Containers auf der Instance ab. Bei Stapeltransformationsaufträgen bildet dieser Wert die Speichernutzung des Umwandlungs-Containers auf der Instance ab. Bei Endpunktvarianten ist dieser Wert die Summe der Speichernutzung der primären und ergänzenden Container auf der Instance. Einheiten: Prozent AnmerkungFür Multi-Instance-Jobs meldet jede Instance Kennzahlen zur Speicherauslastung. In der Standardansicht in wird jedoch die durchschnittliche Speicherauslastung aller Instanzen CloudWatch angezeigt. |
Dimensionen für die Instance-Kennzahlen für Verarbeitungsaufträge, Trainingsaufträge und Stapeltransformationsaufträge
| Dimension | Beschreibung |
|---|---|
Host |
Bei Verarbeitungsaufträgen wird der Wert für diese Dimension im Format Bei Trainingsaufträgen wird der Wert für diese Dimension im Format Bei Stapeltransformationsaufträgen wird der Wert für diese Dimension im Format |
SageMaker Kennzahlen für Jobs von Inference Recommender
Der /aws/sagemaker/InferenceRecommendationsJobs-Namensraum enthält die folgenden Kennzahlen für Inference-Empfehlungs-Jobs.
Inference-Recommender-Kennzahlen
| Metrik | Beschreibung |
|---|---|
ClientInvocations |
Die vom Inference Recommender beobachtete Anzahl der an einen Modell-Endpunkt gesendeten Einheiten: keine Gültige Statistiken: Summe |
ClientInvocationErrors |
Die vom Inference Recommender beobachtete Anzahl der fehlgeschlagenen Einheiten: keine Gültige Statistiken: Summe |
ClientLatency |
Das vom Inference Recommender beobachtete Zeitintervall zwischen dem Absenden eines Einheiten: Millisekunden Gültige Statistiken: Durchschnitt, Summe, Minimum, Maximum, Stichprobenzahl, Perzentile |
NumberOfUsers |
Die Anzahl der gleichzeitigen Benutzer, die Einheiten: keine Gültige Statistiken: Maximum, Minimum, Durchschnitt |
Dimensionen für Inference-Recommender-Job-Kennzahlen
| Dimension | Beschreibung |
|---|---|
JobName |
Filtert die Kennzahlen für den Inference-Recommender-Job für den angegebenen Inference-Recommender-Job. |
EndpointName |
Filtert die Kennzahlen für Inference-Recommender-Jobs für den angegebenen Endpunkt. |
SageMaker Ground Truth Truth-Metriken
Ground-Truth-Kennzahlen
| Metrik | Beschreibung |
|---|---|
ActiveWorkers |
Nur ein einziger aktiver Mitarbeiter in einem privaten Arbeitsteam hat eine Aufgabe eingereicht, freigegeben oder abgelehnt. Verwenden Sie die Summenstatistik, um die Gesamtzahl der aktiven Arbeiter zu erhalten. Ground Truth versucht, jedes einzelne Einheiten: keine Gültige Statistiken: Summe, Stichprobenanzahl |
DatasetObjectsAutoAnnotated |
Die Anzahl der Datensatz-Objekte, die in einem Etikettierungsauftrag automatisch mit Anmerkungen versehen werden. Diese Metrik wird nur ausgegeben, wenn die automatisierte Etikettierung aktiviert ist. Um den Fortschritt des Etikettierungsauftrags anzuzeigen, verwenden Sie die Max-Metrik. Einheiten: keine Gültige Statistiken: Max |
DatasetObjectsHumanAnnotated |
Die Anzahl der Datensatz-Objekte, die in einem Etikettierungsauftrag durch eine Person mit Anmerkungen versehen werden. Um den Fortschritt des Etikettierungsauftrags anzuzeigen, verwenden Sie die Max-Metrik. Einheiten: keine Gültige Statistiken: Max |
DatasetObjectsLabelingFailed |
Die Anzahl der Datensatz-Objekte, deren Etikettierung in einem Etikettierungsauftrag fehlgeschlagen ist. Um den Fortschritt des Etikettierungsauftrags anzuzeigen, verwenden Sie die Max-Metrik. Einheiten: keine Gültige Statistiken: Max |
JobsFailed |
Nur ein einziger Etikettierungsauftrag ist fehlgeschlagen. Um die Gesamtzahl der fehlgeschlagenen Etikettierungsaufträge zu erhalten, verwenden Sie die Summenstatistik. Einheiten: keine Gültige Statistiken: Summe, Stichprobenanzahl |
JobsSucceeded |
Nur ein einziger Etikettierungsauftrag war erfolgreich. Um die Gesamtzahl der erfolgreich durchgeführten Etikettierungsaufträge zu erhalten, verwenden Sie die Summenstatistik. Einheiten: keine Gültige Statistiken: Summe, Stichprobenanzahl |
JobsStopped |
Nut ein einziger Etikettierungsauftrag wurde gestoppt. Um die Gesamtzahl der angehaltenen Etikettierungsaufträge zu erhalten, verwenden Sie die Summenstatistik. Einheiten: keine Gültige Statistiken: Summe, Stichprobenanzahl |
TasksAccepted |
Von einem Mitarbeiter wurde eine einzige Aufgabe akzeptiert. Verwenden Sie die Summenstatistik, um die Gesamtzahl der von Mitarbeitern akzeptierten Aufgaben zu erhalten. Ground Truth versucht, jedes einzelne Einheiten: keine Gültige Statistiken: Summe, Stichprobenanzahl |
TasksDeclined |
Von einem Mitarbeiter wurde eine einzige Aufgabe abgelehnt. Verwenden Sie die Summenstatistik, um die Gesamtzahl der von Mitarbeitern abgelehnten Aufgaben zu erhalten. Ground Truth versucht, jedes einzelne Einheiten: keine Gültige Statistiken: Summe, Stichprobenanzahl |
TasksReturned |
Eine einzige Aufgabe wurde zurückgegeben. Verwenden Sie die Summenstatistik, um die Gesamtzahl der zurückgegebenen Aufgaben zu erhalten. Ground Truth versucht, jedes einzelne Einheiten: keine Gültige Statistiken: Summe, Stichprobenanzahl |
TasksSubmitted |
Eine einzige Aufgabe wurde von einem privaten Mitarbeiter eingereicht/abgeschlossen. Verwenden Sie die Summenstatistik, um die Gesamtzahl der von Mitarbeitern zurückgegebenen Aufgaben zu erhalten. Ground Truth versucht, jedes einzelne Einheiten: keine Gültige Statistiken: Summe, Stichprobenanzahl |
TimeSpent |
Die für eine Aufgabe aufgewendete Zeit, die von einem privaten Arbeiter abgeschlossen wurde. Diese Kennzahl beinhaltet nicht die Zeit, in der ein Mitarbeiter eine Pause einlegte. Ground Truth versucht, jedes Einheiten: Sekunden Gültige Statistiken: Summe, Stichprobenanzahl |
TotalDatasetObjectsLabeled |
Die Anzahl der Datensatz-Objekte, deren Etikettierung in einem Etikettierungsauftrag erfolgreich war. Um den Fortschritt des Etikettierungsauftrags anzuzeigen, verwenden Sie die Max-Metrik. Einheiten: keine Gültige Statistiken: Max |
Dimensionen für Datensatz-Objekt-Kennzahlen
| Dimension | Beschreibung |
|---|---|
LabelingJobName |
Filtert die Kennzahlen für die Datensatz-Objektanzahl eines Etikettierungsauftrags. |
Amazon SageMaker Feature Store-Metriken
Feature-Store-Verbrauchskennzahlen
| Metrik | Beschreibung |
|---|---|
ConsumedReadRequestsUnits |
Die Anzahl über den angegebenen Zeitraum verbrauchten Leseeinheiten. Sie können die verbrauchten Leseeinheiten für einen Laufzeitvorgang des Feature-Stores und die dazugehörige Feature-Gruppe abrufen. Einheiten: keine Gültige Statistiken: Alle |
ConsumedWriteRequestsUnits |
Die Anzahl der über den angegebenen Zeitraum verbrauchten Schreibeinheiten. Sie können die verbrauchten Schreibeinheiten für einen Laufzeitvorgang des Feature-Stores und die dazugehörige Feature-Gruppe abrufen. Einheiten: keine Gültige Statistiken: Alle |
ConsumedReadCapacityUnits |
Die Anzahl der bereitgestellten Lesekapazitätseinheiten, die im angegebenen Zeitraum verbraucht wurden. Sie können die verbrauchten Lesekapazitätseinheiten für einen Feature-Store-Laufzeitvorgang und die entsprechende Feature-Gruppe abrufen. Einheiten: keine Gültige Statistiken: Alle |
ConsumedWriteCapacityUnits |
Die Anzahl der bereitgestellten Schreibkapazitätseinheiten, die im angegebenen Zeitraum verbraucht wurden. Sie können die verbrauchten Schreibkapazitätseinheiten für einen Feature-Store-Laufzeitvorgang und die entsprechende Feature-Gruppe abrufen. Einheiten: keine Gültige Statistiken: Alle |
Dimensionen für Verbrauchskennzahlen für den Feature-Store
| Dimension | Beschreibung |
|---|---|
FeatureGroupName, OperationName |
Filtert Laufzeitverbrauchskennzahlen zum Feature-Store der Feature-Gruppe und des von Ihnen angegebenen Vorgangs. |
Betriebskennzahlen zum Feature-Store
| Metrik | Beschreibung |
|---|---|
Invocations |
Die Anzahl der im angegebenen Zeitraum an den Feature-Store-Laufzeitbetrieb gestellten Anfragen. Einheiten: keine Gültige Statistiken: Summe |
Operation4XXErrors |
Die Anzahl der Anfragen an die Feature Store-Laufzeitvorgänge, bei denen der Vorgang einen HTTP 4xx-Antwortcode zurückgegeben hat. Für jede 4xx-Antwort wird 1 gesendet, andernfalls wird 0 gesendet. Einheiten: keine Gültige Statistiken: Durchschnitt, Summe |
Operation5XXErrors |
Die Anzahl der Anfragen an die Feature-Store-Laufzeitoperationen, bei denen der Vorgang einen HTTP 5xx-Antwortcode zurückgegeben hat. Für jede 5xx-Antwort wird 1 gesendet, andernfalls wird 0 gesendet. Einheiten: keine Gültige Statistiken: Durchschnitt, Summe |
ThrottledRequests |
Die Anzahl der an den Feature-Store-Laufzeitbetrieb gestellten Anfragen, bei denen die Anfrage gedrosselt wurde. Für jede gedrosselte Anfrage wird 1 gesendet; andernfalls wird 0 gesendet. Einheiten: keine Gültige Statistiken: Durchschnitt, Summe |
Latency |
Der Zeitraum für die Verarbeitung von Anfragen an den Feature-Store-Laufzeitbetrieb. Dieses Intervall wird vom SageMaker Empfang der Anfrage bis zur Rückgabe einer Antwort an den Client gemessen. Einheiten: Mikrosekunden Gültige Statistiken: Durchschnitt, Summe, Minimum, Maximum, Stichprobenzahl, Perzentile |
Dimensionen für Betriebskennzahlen des Feature Store
| Dimension | Beschreibung |
|---|---|
|
|
Filtert die Betriebskennzahlen der Feature-Store-Laufzeit der Feature-Gruppe und des von Ihnen angegebenen Vorgangs. Sie können diese Dimensionen für Operationen verwenden, bei denen es sich nicht um Batch-Operationen handelt GetRecord, z. B. für PutRecord, und DeleteRecord. |
OperationName |
Filtert die Betriebskennzahlen der Feature-Store-Laufzeit für den von Ihnen angegebenen Vorgang. Sie können diese Dimension für Batch-Operationen wie verwenden BatchGetRecord. |
SageMaker Metriken für Pipelines
Der Namensraum AWS/Sagemaker/ModelBuildingPipeline enthält die folgenden Kennzahlen für die Ausführung von Pipelines.
Zwei Kategorien von Kennzahlen zur Ausführung von Pipeline stehen zur Verfügung:
-
Ausführungskennzahlen für alle Pipelines – Kennzahlen zur Pipeline-Ausführung auf Kontoebene (für alle Pipelines im aktuellen Konto)
-
Ausführungskennzahlen nach Pipeline – Kennzahlen zur Pipeline-Ausführung je Pipeline
Die Kennzahlen sind mit einminütiger Frequenz verfügbar.
Kennzahlen zur Ausführung von Pipelines
| Metrik | Beschreibung |
|---|---|
ExecutionStarted |
Die Anzahl der Pipeline-Ausführungen, die begonnen haben. Einheiten: Anzahl Gültige Statistiken: Durchschnitt, Summe |
ExecutionFailed |
Die Anzahl der Pipeline-Ausführungen, die fehlgeschlagen sind. Einheiten: Anzahl Gültige Statistiken: Durchschnitt, Summe |
ExecutionSucceeded |
Die Anzahl der Pipeline-Ausführungen, die erfolgreich waren. Einheiten: Anzahl Gültige Statistiken: Durchschnitt, Summe |
ExecutionStopped |
Die Anzahl der Pipeline-Ausführungen, die abgebrochen wurden. Einheiten: Anzahl Gültige Statistiken: Durchschnitt, Summe |
ExecutionDuration |
Die Dauer in Millisekunden, für die die Pipeline-Ausführung lief. Einheiten: Millisekunden Gültige Statistiken: Durchschnitt, Minimum, Maximum, Stichprobenanzahl |
Dimensionen für Ausführungskennzahlen nach Pipeline
| Dimension | Beschreibung |
|---|---|
PipelineName |
Filtert Kennzahlen zur Pipeline-Ausführung für eine angegebene Pipeline. |
Kennzahlen für Pipeline-Schritte
Der Namensraum AWS/Sagemaker/ModelBuildingPipeline enthält die folgenden Kennzahlen für Pipeline-Schritte.
Die Kennzahlen sind mit einminütiger Frequenz verfügbar.
| Metrik | Beschreibung |
|---|---|
StepStarted |
Die Anzahl der Schritte, die begonnen haben. Einheiten: Anzahl Gültige Statistiken: Durchschnitt, Summe |
StepFailed |
Die Anzahl der Schritte, die fehlgeschlagen sind. Einheiten: Anzahl Gültige Statistiken: Durchschnitt, Summe |
StepSucceeded |
Die Anzahl der Schritte, die erfolgreich waren. Einheiten: Anzahl Gültige Statistiken: Durchschnitt, Summe |
StepStopped |
Die Anzahl der Schritte, die abgebrochen wurden. Einheiten: Anzahl Gültige Statistiken: Durchschnitt, Summe |
StepDuration |
Die Dauer in Millisekunden, für die der Schritt lief. Einheiten: Millisekunden Gültige Statistiken: Durchschnitt, Minimum, Maximum, Stichprobenanzahl |
Dimensionen für Schrittkennzahlen für Pipelines
| Dimension | Beschreibung |
|---|---|
PipelineName, StepName |
Filtert Schrittkennzahlen für eine angegebene Pipeline und den jeweiligen Schritt. |
