Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
So konfigurieren Sie integrierte Debugger-Regeln
Anmerkung
Amazon SageMaker Debugger steht neuen Kunden nicht mehr offen. Bestehende Kunden können den Service weiterhin wie gewohnt nutzen. AWS investiert weiterhin in Sicherheits- und Verfügbarkeitsverbesserungen für Debugger, aber wir planen nicht, neue Funktionen einzuführen. Weitere Informationen finden Sie unter Änderung der Debugger-Verfügbarkeit.
In den folgenden Themen erfahren Sie, wie Sie die integrierten SageMaker Debugger-Regeln verwenden. Die integrierten Regeln von Amazon SageMaker Debugger analysieren Tensoren, die beim Training eines Modells ausgegeben werden. SageMaker AI Debugger bietet den Rule API-Betrieb, der den Fortschritt und die Fehler des Trainingsauftrags überwacht, um sicherzustellen, dass das Training Ihres Modells erfolgreich ist. Die Regeln können zum Beispiel erkennen, ob Gradienten zu groß oder zu klein werden, ob ein Modell zu stark oder zu stark trainiert wird und ob ein Trainingsauftrag nicht die Funktionsfähigkeit beeinträchtigt und verbessert. Eine vollständige Liste verfügbarer integrierter Regeln finden Sie unter Liste der in den Debugger integrierten Regeln.
Themen
Eine erweiterte Konfiguration der integrierten Debuger-Regeln mithilfe der CreateTrainingJob API finden Sie unter Debugger mithilfe SageMaker der API konfigurieren.
