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Supervisa Amazon SageMaker con Amazon CloudWatch
Puedes monitorear Amazon SageMaker con Amazon CloudWatch, que recopila datos sin procesar y los procesa para convertirlos en métricas legibles y casi en tiempo real. Estas estadísticas se mantienen durante 15 meses, de forma que pueda obtener acceso a información histórica y disponer de una mejor perspectiva sobre el desempeño de su aplicación web o servicio. Sin embargo, la CloudWatch consola de Amazon limita la búsqueda a las métricas que se hayan actualizado en las últimas 2 semanas. Esta limitación garantiza que la mayor parte de los trabajos actuales se muestren en su espacio de nombres. Para representar métricas gráficamente sin usar una búsqueda, especifique su nombre exacto en la vista del código fuente. También puede establecer alarmas que vigilen determinados umbrales y enviar notificaciones o realizar acciones cuando se cumplan dichos umbrales. Para obtener más información, consulta la Guía del CloudWatch usuario de Amazon.
SageMaker Métricas y dimensiones
- SageMaker Métricas de invocación de terminales
- SageMaker Métricas de componentes de inferencia
- SageMaker Métricas de puntos finales multimodelo
- SageMaker Métricas de trabajos y puntos finales
- SageMaker Métricas de trabajos de recomendación de inferencias
- SageMaker Métricas de Ground Truth
- Estadísticas de Amazon SageMaker Feature Store
- SageMaker Métricas de canalizaciones
SageMaker Métricas de invocación de terminales
El espacio de AWS/SageMaker nombres incluye las siguientes métricas de solicitudes de llamadas a. InvokeEndpoint
Las métricas están disponibles con una frecuencia de un minuto.
La siguiente ilustración muestra cómo interactúa un SageMaker punto final con la API Amazon SageMaker Runtime. El tiempo total entre el envío de una solicitud a un punto de conexión y la recepción de una respuesta depende de los tres componentes siguientes.
-
Latencia de red: el tiempo que transcurre entre realizar una solicitud a la API SageMaker Runtime Runtime y recibir una respuesta de la API SageMaker Runtime Runtime.
-
Latencia de sobrecarga: el tiempo que se tarda en transportar una solicitud al contenedor del modelo desde la API de SageMaker Runtime Runtime y en transportar la respuesta de vuelta a la API SageMaker de Runtime Runtime.
-
Latencia del modelo: el tiempo que tarda el contenedor de modelos en procesar la solicitud y devolver una respuesta.
Para obtener más información sobre la latencia total, consulte Prácticas recomendadas para realizar pruebas de carga en los puntos finales de inferencia SageMaker en tiempo real de Amazon
Métricas de invocación de puntos de conexión
| Métrica | Descripción |
|---|---|
Invocation4XXErrors |
El número de solicitudes Unidades: ninguna Estadísticas válidas: Average, Sum |
Invocation5XXErrors |
El número de solicitudes Unidades: ninguna Estadísticas válidas: Average, Sum |
InvocationModelErrors |
El número de solicitudes de invocación del modelo que no dieron lugar a una respuesta HTTP 2XX. Esto incluye códigos de estado 4XX/5XX, errores de socket de bajo nivel, respuestas HTTP con errores de formato y tiempos de espera de solicitudes. Para cada respuesta de error, se envía 1; de lo contrario, se envía 0. Unidades: ninguna Estadísticas válidas: Average, Sum |
Invocations |
El número de solicitudes de Para obtener el número total de solicitudes enviadas a un punto de enlace del modelo, utilice la estadística Sum. Unidades: ninguna Estadísticas válidas: suma |
InvocationsPerCopy |
El número de invocaciones normalizadas por cada copia de un componente de inferencia. Estadísticas válidas: suma |
InvocationsPerInstance |
El número de invocaciones enviadas a un modelo, normalizado como Unidades: ninguna Estadísticas válidas: suma |
ModelLatency |
El intervalo de tiempo que tarda un modelo en responder a una solicitud de la API SageMaker Runtime. Este intervalo incluye el tiempo de comunicación local empleado en el envío de la solicitud y la recuperación de la respuesta del contenedor de modelos, así como el tiempo que se tarda en completar la inferencia en el contenedor. Unidades: microsegundos Estadísticas válidas: Average, Sum, Min, Max, Sample Count. |
ModelSetupTime |
El tiempo que se tarda en lanzar nuevos recursos de computación para un punto de conexión sin servidor. El tiempo puede variar según el tamaño del modelo, el tiempo que se tarde en descargarlo y el tiempo de arranque del contenedor. Unidades: microsegundos Estadísticas válidas: Average, Min, Max, Sample Count, Percentiles. |
OverheadLatency |
El intervalo de tiempo que se suma al tiempo necesario para responder a una solicitud de un cliente debido a los SageMaker gastos generales. Este intervalo se mide desde el momento en que se SageMaker recibe la solicitud hasta que devuelve una respuesta al cliente, menos el Unidades: microsegundos Estadísticas válidas: Average, Sum, Min, Max, Sample Count. |
Dimensiones de las métricas de invocación de puntos de conexión
| Dimensión | Descripción |
|---|---|
EndpointName, VariantName |
Filtra las métricas de invocación de punto de conexión para una |
InferenceComponentName |
Filtra las métricas de invocación de los componentes de inferencia. |
SageMaker Métricas de componentes de inferencia
El espacio de /aws/sagemaker/InferenceComponents nombres incluye las siguientes métricas de las llamadas a los puntos finales que alojan InvokeEndpointlos componentes de inferencia.
Las métricas están disponibles con una frecuencia de un minuto.
| Métrica | Descripción |
|---|---|
CPUUtilizationNormalized |
El valor de la |
GPUMemoryUtilizationNormalized |
El valor de la |
GPUUtilizationNormalized |
El valor de la |
MemoryUtilizationNormalized |
El valor |
Dimensiones de las métricas de los componentes de inferencia
| Dimensión | Descripción |
|---|---|
InferenceComponentName |
Filtra las métricas de los componentes de inferencia. |
SageMaker Métricas de puntos finales multimodelo
El espacio de AWS/SageMaker nombres incluye el siguiente modelo de métricas de carga de las llamadas a. InvokeEndpoint
Las métricas están disponibles con una frecuencia de un minuto.
Para obtener información sobre cuánto tiempo se conservan CloudWatch las métricas, consulta la referencia GetMetricStatisticsde la CloudWatch API de Amazon.
Métricas de carga de modelo de punto de conexión multimodelo
| Métrica | Descripción |
|---|---|
ModelLoadingWaitTime |
El intervalo de tiempo que una solicitud de invocación ha esperado a que se descargue o cargue el modelo de destino, o ambos, para realizar la inferencia. Unidades: microsegundos Estadísticas válidas: Average, Sum, Min, Max, Sample Count. |
ModelUnloadingTime |
El intervalo de tiempo que tardó en descargar el modelo a través de la llamada a la API Unidades: microsegundos Estadísticas válidas: Average, Sum, Min, Max, Sample Count. |
ModelDownloadingTime |
El intervalo de tiempo que se tardó en descargar el modelo de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). Unidades: microsegundos Estadísticas válidas: Average, Sum, Min, Max, Sample Count. |
ModelLoadingTime |
El intervalo de tiempo que tardó en cargar el modelo a través de la llamada a la API Unidades: microsegundos Estadísticas válidas: Average, Sum, Min, Max, Sample Count. |
ModelCacheHit |
El número de solicitudes La estadística Promedio muestra la proporción de solicitudes para las que el modelo ya se ha cargado. Unidades: ninguna Estadísticas válidas: Average, Sum, Sample Count. |
Dimensiones para métricas de carga de modelo de punto de conexión multimodelo
| Dimensión | Descripción |
|---|---|
EndpointName, VariantName |
Filtra las métricas de invocación de punto de conexión para una |
Los /aws/sagemaker/Endpoints espacios de nombres incluyen las siguientes métricas de instancia de las llamadas a. InvokeEndpoint
Las métricas están disponibles con una frecuencia de un minuto.
Para obtener información sobre cuánto tiempo se conservan CloudWatch las métricas, consulta la referencia GetMetricStatisticsde la CloudWatch API de Amazon.
Métricas de instancia de modelo de punto de conexión multimodelo
| Métrica | Descripción |
|---|---|
LoadedModelCount |
El número de modelos cargados en los contenedores del punto de conexión multimodelo. Esta métrica se emite por instancia. La estadística Promedio con un período de 1 minuto indica el número medio de modelos cargados por instancia. La estadística Suma indica el número total de modelos cargados en todas las instancias del punto de conexión. Los modelos de los que realiza el seguimiento de esta métrica no son necesariamente únicos porque un modelo puede cargarse en varios contenedores en el punto de conexión. Unidades: ninguna Estadísticas válidas: Average, Sum, Min, Max, Sample Count. |
Dimensiones para métricas de carga de modelo de punto de conexión multimodelo
| Dimensión | Descripción |
|---|---|
EndpointName, VariantName |
Filtra las métricas de invocación de punto de conexión para una |
SageMaker Métricas de trabajos y puntos finales
Los espacios de nombres /aws/sagemaker/ProcessingJobs, /aws/sagemaker/TrainingJobs, /aws/sagemaker/TransformJobs y /aws/sagemaker/Endpoints contienen las siguientes métricas para los trabajos de entrenamiento y las instancias de punto de conexión.
Las métricas están disponibles con una frecuencia de un minuto.
nota
Amazon CloudWatch admite métricas personalizadas de alta resolución y su resolución más precisa es de 1 segundo. Sin embargo, cuanto más fina sea la resolución, menor será la vida útil de las CloudWatch métricas. Para la resolución de frecuencia de 1 segundo, las CloudWatch métricas están disponibles durante 3 horas. Para obtener más información sobre la resolución y la duración de las CloudWatch métricas, consulta la referencia GetMetricStatisticsde las CloudWatch API de Amazon.
sugerencia
Si desea perfilar su trabajo de formación con una resolución más precisa, con una granularidad de hasta 100 milisegundos (0,1 segundos) y almacenar las métricas de formación de forma indefinida en Amazon S3 para su análisis personalizado en cualquier momento, considere la posibilidad de utilizar Amazon Debugger. SageMaker SageMaker Debugger proporciona reglas integradas para detectar automáticamente los problemas de entrenamiento más comunes; detecta los problemas de uso de los recursos de hardware (como los cuellos de botella de la CPU, la GPU y la E/S) y los problemas de modelos no convergentes (como el sobreajuste, la desaparición de los gradientes y la explosión de los tensores). SageMaker Debugger también proporciona visualizaciones a través de Studio Classic y su informe de creación de perfiles. Para explorar las visualizaciones del depurador, consulte el tutorial del panel de control de SageMaker Debugger Insights, el tutorial del informe de creación de perfiles del depurador y el análisis de datos mediantela biblioteca de clientes de SMDebug.
Processing Job, Training Job, Batch Transform Job, and Endpoint Instance Metrics (Trabajo de procesamiento, trabajo de entrenamiento, trabajo de transformación por lotes y métricas de instancia de punto de enlace)
| Métrica | Descripción |
|---|---|
CPUReservation |
La suma de las CPU reservadas por los contenedores de una instancia. El valor oscila entre el 0% y el 100%. En la configuración de un componente de inferencia, se establece la reserva de CPU con el |
CPUUtilization |
La suma de la utilización de cada núcleo individual de la CPU. La utilización de la CPU de cada núcleo oscila entre 0 y 100. Por ejemplo, si hay cuatro CPU, la CPUUtilization puede oscilar entre 0 % y 400 %. Para trabajos de procesamiento, el valor es la utilización de CPU del contenedor de procesamiento en la instancia.Para los trabajos de capacitación, el valor es la utilización de la CPU del contenedor de algoritmos en la instancia. Para los trabajos de transformación por lotes, el valor es la utilización de la CPU del contenedor de transformación en la instancia. Para las variantes de punto de conexión, el valor es la suma de la utilización de la CPU de los contenedores principales y suplementarios en la instancia. notaEn el caso de trabajos de varias instancias, cada instancia notifica las métricas de utilización de la CPU. Sin embargo, la vista predeterminada CloudWatch muestra el uso medio de la CPU en todas las instancias. Unidades: porcentaje |
CPUUtilizationNormalized |
La suma normalizada de la utilización de cada núcleo de CPU individual. El valor oscila entre el 0% y el 100%. Por ejemplo, si hay cuatro CPU y la |
DiskUtilization |
El porcentaje de espacio en disco usado por los contenedores en una instancia. Este valor oscila del 0 % al 100 %. Esta métrica no es compatible con los trabajos de transformación por lotes. Para trabajos de procesamiento, el valor es la utilización del espacio en disco del contenedor de procesamiento en la instancia.Para los trabajos de capacitación, el valor es la utilización del espacio en disco del contenedor de algoritmos en la instancia. Para las variantes de punto de conexión, el valor es la suma de la utilización del espacio en disco de los contenedores principales y suplementarios en la instancia. Unidades: porcentaje notaEn el caso de trabajos de varias instancias, cada instancia notifica las métricas de utilización del disco. Sin embargo, la vista predeterminada CloudWatch muestra el uso promedio del disco en todas las instancias. |
GPUMemoryUtilization |
El porcentaje de memoria de GPU que utilizan los contenedores en una instancia. El valor oscila entre 0 y 100, y se multiplica por el número de GPU. Por ejemplo, si hay cuatro GPU, la Para los trabajos de capacitación, el valor es la utilización de la memoria de la GPU del contenedor de algoritmos en la instancia. Para los trabajos de transformación por lotes, el valor es la utilización de la memoria de la GPU del contenedor de transformación en la instancia. Para las variantes de punto de conexión, el valor es la suma de la utilización de la memoria de la GPU de los contenedores principales y suplementarios en la instancia. notaEn el caso de trabajos de varias instancias, cada instancia notifica las métricas de utilización de la memoria GPU. Sin embargo, la vista predeterminada CloudWatch muestra el uso medio de la memoria de la GPU en todas las instancias. Unidades: porcentaje |
GPUMemoryUtilizationNormalized |
El porcentaje normalizado de memoria de GPU que utilizan los contenedores de una instancia. El valor oscila entre el 0% y el 100%. Por ejemplo, si hay cuatro GPU y la |
GPUReservation |
La suma de las GPU reservadas por los contenedores de una instancia. El valor oscila entre el 0% y el 100%. En la configuración de un componente de inferencia, se establece la reserva de la GPU en. |
GPUUtilization |
El porcentaje de unidades de GPU usadas por los contenedores en una instancia. El valor puede oscilar entre 0 y 100 y se multiplica por el número de GPU. Por ejemplo, si hay cuatro GPU, la Para los trabajos de capacitación, el valor es la utilización de la GPU del contenedor de algoritmos en la instancia. Para los trabajos de transformación por lotes, el valor es la utilización de la GPU del contenedor de transformación en la instancia. Para las variantes de punto de conexión, el valor es la suma de la utilización de la GPU de los contenedores principales y suplementarios en la instancia. notaEn el caso de trabajos de varias instancias, cada instancia notifica las métricas de utilización de la GPU. Sin embargo, la vista predeterminada CloudWatch muestra el uso medio de la GPU en todas las instancias. Unidades: porcentaje |
GPUUtilizationNormalized |
El porcentaje normalizado de unidades de GPU que utilizan los contenedores de una instancia. El valor oscila entre el 0% y el 100%. Por ejemplo, si hay cuatro GPU y la |
MemoryReservation |
La suma de memoria reservada por los contenedores de una instancia. El valor oscila entre el 0% y el 100%. En la configuración de un componente de inferencia, se establece la reserva de memoria con el |
MemoryUtilization |
El porcentaje de memoria que utilizan los contenedores en una instancia. Este valor oscila del 0 % al 100 %. Para trabajos de procesamiento, el valor es la utilización de memoria del contenedor de procesamiento en la instancia.Para los trabajos de capacitación, el valor es la utilización de la memoria del contenedor de algoritmos en la instancia. Para los trabajos de transformación por lotes, el valor es la utilización de la memoria del contenedor de transformación en la instancia. Para las variantes de punto de conexión, el valor es la suma de la utilización de la memoria de los contenedores principales y suplementarios en la instancia. Unidades: porcentaje notaEn el caso de trabajos de varias instancias, cada instancia notifica las métricas de utilización de la memoria. Sin embargo, la vista predeterminada de CloudWatch muestra el uso promedio de memoria en todas las instancias. |
Dimensions for Processing Job, Training Job, Batch Transform Job, and Endpoint Instance Metrics (Dimensiones para trabajo de procesamiento, trabajo de entrenamiento, trabajo de transformación por lotes y métricas de instancia de punto de enlace)
| Dimensión | Descripción |
|---|---|
Host |
Para trabajos de procesamiento, el valor para esta dimensión tiene el formato Para trabajos de capacitación, el valor para esta dimensión tiene el formato Para trabajos de transformación por lotes, el valor para esta dimensión tiene el formato |
SageMaker Métricas de trabajos de recomendación de inferencias
El espacio de nombres /aws/sagemaker/InferenceRecommendationsJobs contiene las siguientes métricas para los trabajos de recomendación de inferencias.
Métricas del recomendador de inferencias
| Métrica | Descripción |
|---|---|
ClientInvocations |
El número de solicitudes Unidades: ninguna Estadísticas válidas: suma |
ClientInvocationErrors |
El número de solicitudes Unidades: ninguna Estadísticas válidas: suma |
ClientLatency |
El intervalo de tiempo transcurrido entre el envío de una llamada Unidades: milisegundos Estadísticas válidas: Average, Sum, Min, Max, Sample Count, Percentiles. |
NumberOfUsers |
El número de usuarios simultáneos que envían Unidades: ninguna Estadísticas válidas: Max, Min, Average. |
Dimensiones de las métricas de trabajo del recomendador de inferencias
| Dimensión | Descripción |
|---|---|
JobName |
Filtra las métricas de trabajo del recomendador de inferencias para el trabajo de recomendador de inferencias especificado. |
EndpointName |
Filtra las métricas de trabajo del recomendador de inferencias para el punto de conexión especificado. |
SageMaker Métricas de Ground Truth
Métricas de Ground Truth
| Métrica | Descripción |
|---|---|
ActiveWorkers |
Un solo trabajador activo de un equipo de trabajo privado presentó, lanzó o rechazó una tarea. Para obtener el número total de trabajadores activos, use la estadística Sum. Ground Truth intenta entregar cada evento individual Unidades: ninguna Estadísticas válidas: Sum, Sample Count. |
DatasetObjectsAutoAnnotated |
El número de objetos de conjunto de datos comentados automáticamente en un trabajo de etiquetado. Esta métrica solo se emite al habilitarse el etiquetado automatizado. Para ver el progreso del trabajo de etiquetado, use la métrica Max. Unidades: ninguna Estadísticas válidas: Max |
DatasetObjectsHumanAnnotated |
El número de objetos de conjunto de datos comentados por un humano en un trabajo de etiquetado. Para ver el progreso del trabajo de etiquetado, use la métrica Max. Unidades: ninguna Estadísticas válidas: Max |
DatasetObjectsLabelingFailed |
El número de objetos de conjunto de datos que no se pudieron etiquetar en un trabajo de etiquetado. Para ver el progreso del trabajo de etiquetado, use la métrica Max. Unidades: ninguna Estadísticas válidas: Max |
JobsFailed |
Error en un solo trabajo de etiquetado. Para obtener el número total de trabajos de etiquetado que generaron error, use la estadística Sum. Unidades: ninguna Estadísticas válidas: Sum, Sample Count. |
JobsSucceeded |
Se ha realizado correctamente un solo trabajo de etiquetado. Para obtener el número total de trabajos de etiquetado que se realizaron correctamente, use la estadística Sum. Unidades: ninguna Estadísticas válidas: Sum, Sample Count. |
JobsStopped |
Se detuvo un solo trabajo de etiquetado. Para obtener el número total de trabajos de etiquetado que se detuvieron, use la estadística Sum. Unidades: ninguna Estadísticas válidas: Sum, Sample Count. |
TasksAccepted |
Un trabajador aceptó una sola tarea. Para obtener el número total de tareas aceptadas por los trabajadores, use la estadística Sum. Ground Truth intenta entregar cada evento individual Unidades: ninguna Estadísticas válidas: Sum, Sample Count. |
TasksDeclined |
Un trabajador rechazó una sola tarea. Para obtener el número total de tareas rechazadas por los trabajadores, use la estadística Sum. Ground Truth intenta entregar cada evento individual Unidades: ninguna Estadísticas válidas: Sum, Sample Count. |
TasksReturned |
Se devolvió una sola tarea. Para obtener el número total de tareas devueltas, use la estadística Sum. Ground Truth intenta entregar cada evento individual Unidades: ninguna Estadísticas válidas: Sum, Sample Count. |
TasksSubmitted |
Un trabajador privado envió o completó una sola tarea. Para obtener el número total de tareas enviadas por los trabajadores, use la estadística Sum. Ground Truth intenta entregar cada evento individual Unidades: ninguna Estadísticas válidas: Sum, Sample Count. |
TimeSpent |
Tiempo empleado en una tarea completada por un trabajador privado. Esta métrica no incluye el tiempo en que un trabajador hizo una pausa o se tomó un descanso. Ground Truth intenta entregar cada evento Unidades: segundos Estadísticas válidas: Sum, Sample Count. |
TotalDatasetObjectsLabeled |
El número de objetos de conjunto de datos correctamente etiquetados en un trabajo de etiquetado. Para ver el progreso del trabajo de etiquetado, use la métrica Max. Unidades: ninguna Estadísticas válidas: Max |
Dimensions for Dataset Object Metrics (Dimensiones de métricas de objeto de conjunto de datos)
| Dimensión | Descripción |
|---|---|
LabelingJobName |
Filtra métricas de recuento de objetos de conjunto de datos para un trabajo de etiquetado. |
Estadísticas de Amazon SageMaker Feature Store
Métricas de consumo del almacén de características
| Métrica | Descripción |
|---|---|
ConsumedReadRequestsUnits |
El número de unidades de lectura consumidas durante el periodo de tiempo especificado. Puede recuperar las unidades de lectura consumidas para una operación de tiempo de ejecución del almacén de características y su grupo de características correspondiente. Unidades: ninguna Estadísticas válidas: todas. |
ConsumedWriteRequestsUnits |
El número de unidades de escritura consumidas durante el periodo de tiempo especificado. Puede recuperar las unidades de escritura consumidas para una operación de tiempo de ejecución del almacén de características y su grupo de características correspondiente. Unidades: ninguna Estadísticas válidas: todas. |
ConsumedReadCapacityUnits |
El número de unidades de capacidad de lectura aprovisionadas consumidas durante el período de tiempo especificado. Puede recuperar las unidades de capacidad de lectura consumidas para una operación de tiempo de ejecución de feature store y su grupo de funciones correspondiente. Unidades: ninguna Estadísticas válidas: todas. |
ConsumedWriteCapacityUnits |
El número de unidades de capacidad de escritura aprovisionadas consumidas durante el período de tiempo especificado. Puede recuperar las unidades de capacidad de escritura consumidas para una operación de tiempo de ejecución de feature store y su grupo de funciones correspondiente. Unidades: ninguna Estadísticas válidas: todas. |
Dimensiones de las métricas de consumo del almacén de características
| Dimensión | Descripción |
|---|---|
FeatureGroupName, OperationName |
Filtra las métricas de consumo de tiempo de ejecución del almacén de características del grupo de características y la operación que ha especificado. |
Métricas operativas del almacén de características
| Métrica | Descripción |
|---|---|
Invocations |
El número de solicitudes realizadas a las operaciones de tiempo de ejecución del almacén de características durante el periodo especificado. Unidades: ninguna Estadísticas válidas: suma |
Operation4XXErrors |
El número de solicitudes realizadas a las operaciones de tiempo de ejecución del almacén de características en las que la operación devolvió un código de respuesta HTTP 4xx. Para cada respuesta 4xx, se envía 1; de lo contrario, se envía 0. Unidades: ninguna Estadísticas válidas: Average, Sum |
Operation5XXErrors |
El número de solicitudes realizadas a las operaciones de tiempo de ejecución del almacén de características en las que la operación devolvió un código de respuesta HTTP 5xx. Para cada respuesta 5xx, se envía 1; de lo contrario, se envía 0. Unidades: ninguna Estadísticas válidas: Average, Sum |
ThrottledRequests |
El número de solicitudes realizadas a las operaciones de tiempo de ejecución del almacén de características en las que se ha limitado la solicitud. Por cada solicitud limitada, se envía 1; de lo contrario, se envía 0. Unidades: ninguna Estadísticas válidas: Average, Sum |
Latency |
El intervalo de tiempo para procesar las solicitudes realizadas a las operaciones de tiempo de ejecución del almacén de características. Este intervalo se mide desde el momento en que se SageMaker recibe la solicitud hasta que devuelve una respuesta al cliente. Unidades: microsegundos Estadísticas válidas: Average, Sum, Min, Max, Sample Count, Percentiles. |
Dimensiones de las métricas operativas del almacén de características
| Dimensión | Descripción |
|---|---|
|
|
Filtra las métricas operativas de tiempo de ejecución del almacén de características del grupo de características y la operación que ha especificado. Puede utilizar estas dimensiones para operaciones que no sean por lotes GetRecord, como PutRecord, y DeleteRecord. |
OperationName |
Filtra las métricas operativas de tiempo de ejecución del almacén de características para la operación que ha especificado. Puede utilizar esta dimensión para operaciones por lotes como BatchGetRecord. |
SageMaker Métricas de canalizaciones
El espacio de nombres AWS/Sagemaker/ModelBuildingPipeline contiene las siguientes métricas para las ejecuciones de canalizaciones.
Hay dos categorías de métricas de ejecución de canalizaciones disponibles:
-
Métricas de ejecución en todas las canalizaciones: métricas de ejecución de la canalización a nivel de cuenta (para todas las canalizaciones de la cuenta actual).
-
Métricas de ejecución por canalización: métricas de ejecución de la canalización por canalización.
Las métricas están disponibles con una frecuencia de un minuto.
Métricas de ejecución de las canalizaciones
| Métrica | Descripción |
|---|---|
ExecutionStarted |
El número de ejecuciones de la canalización que se iniciaron. Unidades: recuento Estadísticas válidas: Average, Sum |
ExecutionFailed |
El número de ejecuciones de la canalización que produjeron un error. Unidades: recuento Estadísticas válidas: Average, Sum |
ExecutionSucceeded |
El número de ejecuciones de la canalización que se realizaron correctamente. Unidades: recuento Estadísticas válidas: Average, Sum |
ExecutionStopped |
El número de ejecuciones de la canalización que se detuvieron. Unidades: recuento Estadísticas válidas: Average, Sum |
ExecutionDuration |
La duración en milisegundos de la ejecución de la canalización. Unidades: milisegundos Estadísticas válidas: Average, Sum, Min, Max, Sample Count. |
Dimensiones de las métricas de ejecución por canalización
| Dimensión | Descripción |
|---|---|
PipelineName |
Filtra las métricas de ejecución por canalización específica. |
Métricas de los pasos de las canalizaciones
El espacio de nombres AWS/Sagemaker/ModelBuildingPipeline contiene las siguientes métricas para los pasos de la canalización.
Las métricas están disponibles con una frecuencia de un minuto.
| Métrica | Descripción |
|---|---|
StepStarted |
Número de pasos que se iniciaron. Unidades: recuento Estadísticas válidas: Average, Sum |
StepFailed |
Número de pasos que produjeron un error. Unidades: recuento Estadísticas válidas: Average, Sum |
StepSucceeded |
Número de pasos que se realizaron correctamente. Unidades: recuento Estadísticas válidas: Average, Sum |
StepStopped |
Número de pasos que se detuvieron. Unidades: recuento Estadísticas válidas: Average, Sum |
StepDuration |
La duración en milisegundos de la ejecución del paso. Unidades: milisegundos Estadísticas válidas: Average, Sum, Min, Max, Sample Count. |
Dimensiones de las métricas de los pasos de las canalizaciones
| Dimensión | Descripción |
|---|---|
PipelineName, StepName |
Filtra las métricas de pasos de una canalización y un paso específicos. |
