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# Cuadernos de ejemplo del depurador
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SageMaker Los [cuadernos de ejemplo del depurador](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/tree/master/sagemaker-debugger/) se proporcionan en el repositorio [amazon-sagemaker-examplesaws/](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples). Los cuadernos de ejemplo del depurador muestran casos de uso básicos y avanzados de trabajos de entrenamiento sobre depuración y creación de perfiles. 

Le recomendamos que ejecute los cuadernos de ejemplo en SageMaker Studio o en una instancia de SageMaker Notebook, ya que la mayoría de los ejemplos están diseñados para tareas de formación en el ecosistema de SageMaker IA, incluidos Amazon EC2, Amazon S3 y Amazon SageMaker Python SDK. 

Para clonar el repositorio de ejemplo en SageMaker Studio, siga las instrucciones de [Amazon SageMaker Studio Tour](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/gs-studio-end-to-end.html).

**importante**  
Para utilizar las nuevas funciones del depurador, debe actualizar el SDK de SageMaker Python y la biblioteca `SMDebug` cliente. En su núcleo de iPython, Jupyter Notebook o JupyterLab entorno, ejecute el siguiente código para instalar las últimas versiones de las bibliotecas y reiniciar el núcleo.  

```
import sys
import IPython
!{sys.executable} -m pip install -U sagemaker smdebug
IPython.Application.instance().kernel.do_shutdown(True)
```

## Cuadernos de ejemplo del depurador para crear perfiles de trabajos de entrenamiento
<a name="debugger-notebooks-profiling"></a>

La siguiente lista muestra ejemplos de cuadernos del depurador que presentan la capacidad de adaptación del depurador para monitorizar y perfilar los trabajos de entrenamiento para varios modelos, conjuntos de datos y marcos de machine learning.


| Título del cuaderno | Marcos | Modelo | Conjunto de datos | Description (Descripción) | 
| --- | --- | --- | --- | --- | 
|  [Análisis de datos de creación de perfiles de Amazon SageMaker Debugger](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/sagemaker-debugger/debugger_interactive_analysis_profiling/interactive_analysis_profiling_data.html)  |  TensorFlow  |  Keras 50 ResNet  | Cifar-10 |  Este cuaderno ofrece una introducción al análisis interactivo de los datos perfilados capturados por SageMaker Debugger. Explore todas las funciones de las herramientas de análisis interactivo `SMDebug`.  | 
|  [Formación de perfiles sobre aprendizaje automático con Amazon SageMaker Debugger](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/sagemaker-debugger/tensorflow_nlp_sentiment_analysis/sentiment-analysis-tf-distributed-training-bringyourownscript.html)  |  TensorFlow  |  Red neuronal convolucional 1-D  |  Conjunto de datos de IMDB  |  Haga un perfil de una TensorFlow CNN unidimensional para analizar las opiniones de los datos de IMDB, que consisten en reseñas de películas etiquetadas como positivas o negativas. Consulte la información del depurador de Studio y el informe de creación de perfiles del depurador.  | 
|  [ TensorFlow ResNet Modelado de perfiles de entrenamiento con varios entornos de entrenamiento distribuidos](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/tree/master/sagemaker-debugger/tensorflow_profiling)  |  TensorFlow  | ResNet50 | Cifar-10 |  Ejecute trabajos de TensorFlow entrenamiento con varios ajustes de entrenamiento distribuidos, supervise la utilización de los recursos del sistema y elabore un perfil del rendimiento del modelo mediante Debugger.  | 
|  [Elaboración de perfiles PyTorch ResNet del modelo de entrenamiento con varios entornos de entrenamiento distribuidos](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/tree/master/sagemaker-debugger/pytorch_profiling)   | PyTorch |  ResNet50  | Cifar-10 |  Ejecute trabajos de PyTorch entrenamiento con varios ajustes de entrenamiento distribuidos, supervise la utilización de los recursos del sistema y elabore un perfil del rendimiento del modelo mediante Debugger.  | 

## Cuadernos de ejemplo del depurador para analizar los parámetros del modelo
<a name="debugger-notebooks-debugging"></a>

La siguiente lista muestra ejemplos de cuadernos del depurador que presentan la capacidad de adaptación del depurador para realizar tareas de entrenamiento de depuración para diversos modelos, conjuntos de datos y marcos de machine learning.


| Título del cuaderno | Marcos | Modelo | Conjunto de datos | Description (Descripción) | 
| --- | --- | --- | --- | --- | 
|  [Amazon SageMaker Debugger: utilice una regla integrada](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/tree/master/sagemaker-debugger/tensorflow_builtin_rule)  |  TensorFlow  |  Red neuronal convolucional  | MNIST |  Utilice las reglas integradas de Amazon SageMaker Debugger para depurar un TensorFlow modelo.  | 
|  [Amazon SageMaker Debugger - Tensorflow 2.1](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/tree/master/sagemaker-debugger/tensorflow2)  |  TensorFlow  |  ResNet50  | Cifar-10 |  Usa la configuración del enlace de Amazon SageMaker Debugger y las reglas integradas para depurar un modelo con el marco Tensorflow 2.1.  | 
|  [Visualización de los tensores de depuración del entrenamiento MXNet](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/tree/master/sagemaker-debugger/mnist_tensor_plot)  |  MXNet  |  Red neuronal convolucional de Gluon  | Fashion MNIST |  Ejecute un trabajo de entrenamiento y configure SageMaker Debugger para almacenar todos los tensores de este trabajo y, a continuación, visualice esos tensores en un cuaderno.  | 
|  [Habilite la formación puntual con Amazon SageMaker Debugger](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/tree/master/sagemaker-debugger/mxnet_spot_training)   | MXNet |  Red neuronal convolucional de Gluon  | Fashion MNIST |  Descubra cómo el depurador recopila los datos tensoriales de un trabajo de entrenamiento en una instancia puntual y cómo utilizar las reglas integradas del depurador con el entrenamiento puntual gestionado.  | 
| [Explica un XGBoost modelo que predice los ingresos de una persona con Amazon Debugger SageMaker ](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/sagemaker-debugger/xgboost_census_explanations/xgboost-census-debugger-rules.html) | XGBoost |  XGBoost Regresión  |  [Conjunto de datos del censo de adultos](https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/adult)  | Aprenda a usar el gancho del depurador y las reglas integradas para recopilar y visualizar los datos tensoriales de un modelo de XGBoost regresión, como los valores de pérdida, las características y los valores de SHAP. | 

Para encontrar visualizaciones avanzadas de los parámetros y casos de uso del modelo, consulte el siguiente tema en [Demostraciones y visualización avanzadas del depurador](debugger-visualization.md).