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Utiliser les actions intégrées du Debugger pour les règles

Utilisez les actions intégrées Debugger pour réagir aux problèmes détectés par Règle du débogueur. La rule_configs classe Debugger fournit des outils permettant de configurer une liste d'actions, notamment l'arrêt automatique des tâches de formation et l'envoi de notifications via Amazon Simple Notification Service SNS (Amazon) lorsque les règles du Debugger détectent des problèmes de formation. Les rubriques suivantes décrivent les étapes à suivre pour accomplir ces tâches.

Configurer AmazonSNS, créer un SMDebugRules sujet et s'y abonner

Cette section explique comment configurer un SNS SMDebugRules sujet Amazon, s'y abonner et confirmer l'abonnement pour recevoir les notifications des règles du Debugger.

Pour vous abonner à la SMDebugRules rubrique

Après vous être inscrit au SMDebugRulessujet, vous recevez le message de confirmation suivant par e-mail ou par téléphone :

Pour plus d'informations sur AmazonSNS, consultez les sections Messagerie texte mobile (SMS) et notifications par e-mail dans le manuel Amazon SNS Developer Guide.

Configurez votre IAM rôle pour associer les politiques requises

Au cours de cette étape, vous ajoutez les politiques requises à votre IAM rôle.

Pour plus d'exemples de configuration de IAM politiques pour AmazonSNS, consultez Exemples de cas pour le contrôle SNS d'accès Amazon.

Configurer les règles du débogueur avec les actions intégrées

Après avoir terminé avec succès les paramètres requis dans les étapes précédentes, vous pouvez configurer les actions intégrées Debugger pour les règles de débogage, comme indiqué dans l'exemple de script suivant. Vous pouvez choisir les actions intégrées à utiliser lors de la création de l'objet de liste actions. rule_configs est un module d'assistance qui fournit des outils de haut niveau pour configurer les règles et actions intégrées Debugger. Les actions intégrées suivantes sont disponibles pour Debugger :

Vous pouvez utiliser toutes les actions intégrées ou un sous-ensemble d'actions en les finalisant à l'aide de la méthode rule_configs.ActionList(), qui prend les actions intégrées et configure une liste d'actions.

Pour ajouter les trois actions intégrées à une seule règle

Si vous souhaitez affecter les trois actions intégrées à une seule règle, configurez une liste d'actions intégrées Debugger lorsque vous créez un estimateur. Utilisez le modèle suivant pour créer l'estimateur, et Debugger arrêtera les tâches d'entraînement et enverra des notifications par e-mail et SMS pour toutes les règles que vous utilisez afin de contrôler la progression de votre tâche d'entraînement.

from sagemaker.debugger import Rule, rule_configs

# Configure an action list object for Debugger rules
actions = rule_configs.ActionList(
    rule_configs.StopTraining(), 
    rule_configs.Email("abc@abc.com"), 
    rule_configs.SMS("+1234567890")
)

# Configure rules for debugging with the actions parameter
rules = [
    Rule.sagemaker(
        base_config=rule_configs.built_in_rule(),         # Required
        rule_parameters={"paramter_key": value },        # Optional
        actions=actions
    )
]

estimator = Estimator(
    ...
    rules = rules
)

estimator.fit(wait=False)

Pour créer plusieurs objets d'action intégrée et affecter différentes actions à une seule règle

Si vous souhaitez affecter les actions intégrées à déclencher à différentes valeurs de seuil d'une seule règle, vous pouvez créer plusieurs objets d'action intégrée comme indiqué dans le script suivant. Pour éviter une erreur de conflit en exécutant la même règle, vous devez envoyer des noms de tâche de règle différents (spécifiez des chaînes différentes pour l'attribut name des règles) comme illustré dans l'exemple de modèle de script suivant. Cet exemple vous montre comment configurer StalledTrainingRule pour effectuer deux actions différentes : envoyer un e-mail à abc@abc.com lorsqu'une tâche d'entraînement se bloque pendant 60 secondes, et arrêter la tâche d'entraînement en cas de blocage pendant 120 secondes.

from sagemaker.debugger import Rule, rule_configs
import time

base_job_name_prefix= 'smdebug-stalled-demo-' + str(int(time.time()))

# Configure an action object for StopTraining
action_stop_training = rule_configs.ActionList(
    rule_configs.StopTraining()
)

# Configure an action object for Email
action_email = rule_configs.ActionList(
    rule_configs.Email("abc@abc.com")
)

# Configure a rule with the Email built-in action to trigger if a training job stalls for 60 seconds
stalled_training_job_rule_email = Rule.sagemaker(
        base_config=rule_configs.stalled_training_rule(),
        rule_parameters={
                "threshold": "60", 
                "training_job_name_prefix": base_job_name_prefix
        },
        actions=action_email
)
stalled_training_job_rule_text.name="StalledTrainingJobRuleEmail"

# Configure a rule with the StopTraining built-in action to trigger if a training job stalls for 120 seconds
stalled_training_job_rule = Rule.sagemaker(
        base_config=rule_configs.stalled_training_rule(),
        rule_parameters={
                "threshold": "120", 
                "training_job_name_prefix": base_job_name_prefix
        },
        actions=action_stop_training
)
stalled_training_job_rule.name="StalledTrainingJobRuleStopTraining"

estimator = Estimator(
    ...
    rules = [stalled_training_job_rule_email, stalled_training_job_rule]
)

estimator.fit(wait=False)

Lorsque la tâche d'entraînement est en cours d'exécution, l'action intégrée Debugger envoie des notifications par e-mail et SMS chaque fois que la règle détecte des problèmes avec votre tâche d'entraînement. La capture d'écran suivante montre un exemple de notification par e-mail pour une tâche d'entraînement qui présente un problème de blocage de tâche d'entraînement.

La capture d'écran suivante montre un exemple de notification texte que Debugger envoie lorsque la règle détecte un StalledTraining problème.

Considérations relatives à l'utilisation des actions intégrées du Debugger