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# Interfaz de usuario de Amazon SageMaker Debugger en Amazon SageMaker Studio Classic Experiments
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Utilice el panel Amazon SageMaker Debugger Insights de Amazon SageMaker Studio Classic Experiments para analizar el rendimiento del modelo y los cuellos de botella del sistema mientras ejecuta tareas de formación en instancias de Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2). Reciba información sobre sus trabajos de entrenamiento y mejore el rendimiento y la precisión del entrenamiento de modelos con los paneles del depurador. De forma predeterminada, el depurador monitoriza las métricas del sistema (CPU, GPU, memoria de la GPU, red y E/S de datos) cada 500 milisegundos y los tensores de salida básicos (pérdida y precisión) cada 500 iteraciones para los trabajos de entrenamiento. También puede personalizar aún más los valores de los parámetros de configuración del Debugger y ajustar los intervalos de almacenamiento mediante la interfaz de usuario de Studio Classic o mediante el [SDK de Amazon SageMaker Python](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable). 

**importante**  
Si está utilizando una aplicación de Studio Classic existente, elimínela y reiníciela para utilizar las características más recientes de Studio Classic. Para obtener instrucciones sobre cómo reiniciar y actualizar el entorno de Studio Classic, consulte [Actualizar Amazon SageMaker AI Studio Classic](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-tasks-update.html). 

**Topics**
+ [Abra el panel de Amazon SageMaker Debugger Insights](debugger-on-studio-insights.md)
+ [Controlador de panel de Amazon SageMaker Debugger Insights](debugger-on-studio-insights-controllers.md)
+ [Explore el panel de Amazon SageMaker Debugger Insights](debugger-on-studio-insights-walkthrough.md)
+ [Cierre la instancia de Amazon SageMaker Debugger Insights](debugger-on-studio-insights-close.md)