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# creación de perfiles de marco predeterminada
<a name="debugger-configure-framework-profiling-basic"></a>

La creación de perfiles de marco predeterminada del depurador incluye las siguientes opciones: creación de perfiles detallados, creación de perfiles del cargador de datos y creación de perfiles de Python. El siguiente código de ejemplo es la configuración del parámetro `profiler_config` más sencilla para iniciar la monitorización del sistema y la creación de perfiles del marco por defecto. La clase `FrameworkProfile` del siguiente código de ejemplo inicia la creación de perfiles del marco predeterminado cuando comienza un trabajo de entrenamiento. 

```
from sagemaker.debugger import ProfilerConfig, FrameworkProfile
    
profiler_config=ProfilerConfig(
    framework_profile_params=FrameworkProfile()
)
```

Con la configuración de este parámetro `profiler_config`, el depurador utiliza los ajustes predeterminados de monitorización y creación de perfiles. El depurador monitoriza las métricas del sistema cada 500 milisegundos; perfila el quinto paso con la opción de creación de perfiles detallados; el séptimo paso con la opción de creación de perfiles del cargador de datos; y los pasos noveno, décimo y undécimo con la opción de creación de perfiles de Python. 

Para encontrar las opciones de configuración de creación de perfiles disponibles, los ajustes de parámetros predeterminados y ejemplos de cómo configurarlos, consulte [Supervisión del sistema predeterminada y creación de perfiles de marco personalizada con diferentes opciones de creación de perfiles](debugger-configure-framework-profiling-options.md) y [SageMaker Debugger APIs , FrameworkProfile](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/debugger.html#sagemaker.debugger.FrameworkProfile) en el SDK de Amazon [ SageMaker Python](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable).

Si quiere cambiar el intervalo de monitorización del sistema y activar la creación de perfiles del marco por defecto, puede especificar el parámetro `system_monitor_interval_millis` de forma explícita con el parámetro `framework_profile_params`. Por ejemplo, para monitorizar cada 1000 milisegundos y habilitar la creación de perfiles del marco por defecto, utilice el siguiente código de ejemplo.

```
from sagemaker.debugger import ProfilerConfig, FrameworkProfile
    
profiler_config=ProfilerConfig(
    system_monitor_interval_millis=1000,
    framework_profile_params=FrameworkProfile()
)
```

Para obtener más información sobre la `FrameworkProfile` clase, consulte [SageMaker Debugger APIs , FrameworkProfile](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/debugger.html#sagemaker.debugger.FrameworkProfile) en el [SDK de Amazon SageMaker Python](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable).