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Métodos útiles de clase estimadora para Debugger SageMaker
Los siguientes métodos de clases estimadoras son útiles para acceder a la información del trabajo de SageMaker entrenamiento y recuperar las rutas de salida de los datos de entrenamiento recopilados por Debugger. Los siguientes métodos se pueden ejecutar después de iniciar un trabajo de entrenamiento con el método estimator.fit().
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Para comprobar el nivel de S3 básico de un trabajo URI de formación: SageMaker
estimator.output_path -
Para comprobar el nombre del trabajo base de un trabajo de SageMaker formación:
estimator.latest_training_job.job_name -
Para ver la configuración
CreateTrainingJobAPI operativa completa de un trabajo de SageMaker formación:estimator.latest_training_job.describe() -
Para consultar una lista completa de las reglas del depurador mientras se está ejecutando un trabajo de SageMaker formación:
estimator.latest_training_job.rule_job_summary() -
Para comprobar el depósito de S3 URI donde se guardan los datos de los parámetros del modelo (tensores de salida):
estimator.latest_job_debugger_artifacts_path() -
Para comprobar el depósito de S3 URI en el que se guardan los datos de rendimiento del modelo (métricas del sistema y del marco):
estimator.latest_job_profiler_artifacts_path() -
Comprobar la configuración de las reglas del depurador para la depuración de los tensores de salida:
estimator.debugger_rule_configs -
Para consultar la lista de reglas del depurador para la depuración mientras se está ejecutando un trabajo de SageMaker formación:
estimator.debugger_rules -
Para comprobar la configuración de las reglas del depurador para monitorizar y perfilar las métricas del sistema y del marco:
estimator.profiler_rule_configs -
Para consultar la lista de reglas del depurador para la supervisión y la creación de perfiles mientras se está ejecutando un trabajo de SageMaker formación:
estimator.profiler_rules
Para obtener más información sobre la clase SageMaker estimator y sus métodos, consulte Estimator en API Amazon Python
