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Cómo Amazon SageMaker AI señala el éxito y el fracaso de los algoritmos

Modo de enfoque
Cómo Amazon SageMaker AI señala el éxito y el fracaso de los algoritmos - Amazon SageMaker AI

Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.

Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.

Un algoritmo de capacitación indica que se ha realizado la operación de forma correcta o que se han producido errores mediante el código de salida de su proceso.

Una ejecución de capacitación correcta debe salir con un código de salida de 0 y una ejecución de capacitación incorrecta debe salir con un código de salida que no sea cero. Se convertirán en Completed y Failed en el TrainingJobStatus devuelto por DescribeTrainingJob. Esta convención del código de salida es estándar y se implementa fácilmente en todos los idiomas. Por ejemplo, en Python, puede utilizar sys.exit(1) para señalar una salida de error y realizar la ejecución simplemente al final de la rutina principal provocará que Python salga con el código 0.

En caso de error, el algoritmo puede escribir una descripción del error en el archivo de errores. Consulte la sección siguiente para obtener más detalles.

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