Règles du profileur ProfilerReport BatchSize CPUBottleneck GPU MemoryIncrease IOBottleneck LoadBalancing LowGPUUtilization OverallSystemUtilisation MaxInitializationHeure OverallFrameworkMétriques StepOutlier

Liste des règles de profilage intégrées à Debugger

Utilisez les règles de profilage intégrées au Debugger fournies par Amazon SageMaker Debugger et analysez les métriques collectées lors de l'entraînement de vos modèles. Les règles intégrées à Debugger contrôlent diverses conditions communes qui sont essentielles à l'exécution réussie d'une tâche d'entraînement performante. Vous pouvez appeler les règles de profilage intégrées à l'aide du SDK Amazon SageMaker Python ou des opérations d'API de bas niveau SageMaker . L'utilisation des règles intégrées n'entraîne aucun coût supplémentaire. Pour plus d'informations sur la facturation, consultez la page de SageMaker tarification d'Amazon.

Note

Le nombre maximum de règles de profilage intégrées que vous pouvez associer à une tâche de formation est de 20. SageMaker Debugger gère entièrement les règles intégrées et analyse votre tâche d'entraînement de manière synchrone.

Important

Pour utiliser les nouvelles fonctionnalités du Debugger, vous devez mettre à niveau le SDK SageMaker Python et la bibliothèque cliente SMDebug. Dans votre noyau IPython, votre bloc-notes Jupyter JupyterLab ou votre environnement, exécutez le code suivant pour installer les dernières versions des bibliothèques et redémarrer le noyau.


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

Règles du profileur

Les règles suivantes sont les règles intégrées de Debugger qui peuvent être appelées à l'aide de la méthode de classe ProfilerRule.sagemaker.

Règles intégrées à Debugger pour la génération de rapports de profilage
Domaine de validité	Règles intégrées
Rapport de profilage pour n'importe quel poste SageMaker de formation	`ProfilerReport`

Règles intégrées à Debugger pour le profilage de l'utilisation des ressources matérielles du système (métriques système)
Domaine de validité	Règles intégrées
Règles génériques de surveillance du système pour tout SageMaker type de formation	`BatchSize` `CPUBottleneck` `GPUMemoryIncrease` `IOBottleneck` `LoadBalancing` `LowGPUUtilization` `OverallSystemUsage`

Règles intégrées à Debugger pour le profilage des métriques de framework
Domaine de validité	Règles intégrées
Règles de profilage pour les frameworks d'apprentissage profond (TensorFlow et PyTorch)	`MaxInitializationTime` `OverallFrameworkMetrics` `StepOutlier`

Avertissement

En faveur d'Amazon SageMaker Profiler, SageMaker Debugger déconseille la fonctionnalité de profilage du framework à partir des versions 2.11 et 2.0. TensorFlow PyTorch Vous pouvez toujours utiliser cette fonctionnalité dans les versions précédentes des frameworks et des kits SDK comme suit.

SageMaker SDK Python <= v2.130.0
PyTorch >= v1.6.0, < v2.0
TensorFlow >= v2.3.1, < v2.11

Voir aussi 16 mars 2023.

Pour utiliser les règles intégrées avec les valeurs de paramètre par défaut, utilisez le format de configuration suivant :


from sagemaker.debugger import Rule, ProfilerRule, rule_configs

rules = [
    ProfilerRule.sagemaker(rule_configs.BuiltInRuleName_1()),
    ProfilerRule.sagemaker(rule_configs.BuiltInRuleName_2()),
    ...
    ProfilerRule.sagemaker(rule_configs.BuiltInRuleName_n())
]

Pour utiliser les règles intégrées avec la personnalisation des valeurs des paramètres, utilisez le format de configuration suivant :


from sagemaker.debugger import Rule, ProfilerRule, rule_configs

rules = [
    ProfilerRule.sagemaker(
        base_config=rule_configs.BuiltInRuleName(),
        rule_parameters={
                "key": "value"
        }
    )
]

Pour voir les clés disponibles pour le paramètre rule_parameters, consultez les tables de description des paramètres.

Des exemples de codes de configuration de règle sont fournis pour chaque règle intégrée sous les tables de description des paramètres.

Pour obtenir des instructions complètes et des exemples d'utilisation des règles intégrées Debugger, veuillez consulter Exemple de code pour les règles intégrées de Debugger.
Pour obtenir des instructions complètes sur l'utilisation des règles intégrées avec les opérations d' SageMaker API de bas niveau, consultezConfigurer le débogueur à l'aide de l'API Amazon SageMaker .

ProfilerReport

La ProfilerReport règle invoque toutes les règles intégrées de surveillance et de profilage. Elle crée un rapport de profilage et le met à jour lorsque les règles individuelles sont déclenchées. Vous pouvez télécharger un rapport de profilage complet pendant qu'une tâche d'entraînement est en cours d'exécution ou une fois la tâche d'entraînement finie. Vous pouvez ajuster les valeurs des paramètres de règle pour personnaliser la sensibilité des règles intégrées de surveillance et de profilage. L'exemple de code suivant montre le format de base permettant d'ajuster les paramètres de règle intégrés par le biais de la ProfilerReport règle.


rules=[
    ProfilerRule.sagemaker(
        rule_configs.ProfilerReport(
            <BuiltInRuleName>_<parameter_name> = value
        )
    )  
]

Si vous déclenchez cette ProfilerReport règle sans aucun paramètre personnalisé, comme indiqué dans l'exemple de code suivant, la ProfilerReport règle déclenche toutes les règles intégrées de surveillance et de profilage avec leurs valeurs de paramètres par défaut.


rules=[ProfilerRule.sagemaker(rule_configs.ProfilerReport())]

L'exemple de code suivant montre comment spécifier et ajuster la le paramètre cpu_threshold de la règle CPUBottleneck et le paramètre threshold de la règle IOBottleneck.


rules=[
    ProfilerRule.sagemaker(
        rule_configs.ProfilerReport(
            CPUBottleneck_cpu_threshold = 90,
            IOBottleneck_threshold = 90
        )
    )  
]

Pour découvrir le contenu du rapport du profileur, consultez le rapport de profilage du SageMaker débogueur. De plus, comme cette règle active toutes les règles de profilage, vous pouvez également vérifier l'état de l'analyse des règles à l'aide de l'interface utilisateur du SageMaker débogueur dans SageMaker Studio Experiments.

Descriptions des paramètres de la OverallSystemUsage règle
`base_trial`	Nom de la tâche d'entraînement d'essai de base. Ce paramètre est automatiquement défini sur la tâche de formation en cours par Amazon SageMaker Debugger. Obligatoire Valeurs valides : string
`<BuiltInRuleName>_<parameter_name>`	Paramètre personnalisable pour ajuster les seuils d'autres règles de surveillance et de profilage intégrées. Facultatif Valeur par défaut : `None`

Descriptions des paramètres de la OverallSystemUsage règle

Nom du paramètre Description

base_trial

Nom de la tâche d'entraînement d'essai de base. Ce paramètre est automatiquement défini sur la tâche de formation en cours par Amazon SageMaker Debugger.

Obligatoire

Valeurs valides : string

<BuiltInRuleName>_<parameter_name>

Paramètre personnalisable pour ajuster les seuils d'autres règles de surveillance et de profilage intégrées.

Facultatif

Valeur par défaut : None

BatchSize

La BatchSize règle permet de détecter si le GPU est sous-utilisé en raison d'une petite taille de lot. Pour détecter ce problème, cette règle surveille l'utilisation moyenne du CPU, l'utilisation du GPU et l'utilisation de la mémoire GPU. Si l'utilisation du CPU, du GPU et de la mémoire GPU est faible en moyenne, cela peut indiquer que la tâche d'entraînement peut soit s'exécuter sur un type d'instance plus petit, soit s'exécuter avec une taille de lot plus grande. Cette analyse ne fonctionne pas pour les cadres qui surallouent fortement la mémoire. Toutefois, l'augmentation de la taille du lot peut entraîner des goulets d'étranglement dans le traitement ou le chargement des données, car le prétraitement des données est plus long à chaque itération.

Descriptions des paramètres de la BatchSize règle
Nom du paramètre	Description
`base_trial`	Nom de la tâche d'entraînement d'essai de base. Ce paramètre est automatiquement défini sur la tâche de formation en cours par Amazon SageMaker Debugger. Obligatoire Valeurs valides : string
`cpu_threshold_p95`	Définit le seuil du 95e quantile d'utilisation du CPU en pourcentage. Facultatif Valeurs valides : nombre entier Valeur par défaut : `70` (en pourcentage)
`gpu_threshold_p95`	Définit le seuil du 95e quantile d'utilisation du GPU en pourcentage. Facultatif Valeurs valides : nombre entier Valeur par défaut : `70` (en pourcentage)
`gpu_memory_threshold_p95`	Définit le seuil du 95e quantile d'utilisation de la mémoire GPU en pourcentage. Facultatif Valeurs valides : nombre entier Valeurs par défaut : `70` (en pourcentage)
`patience`	Définit le nombre de points de données à ignorer jusqu'à ce que la règle lance l'évaluation. Les premières étapes des tâches d'entraînement affichent généralement un volume élevé de processus de données, c'est pourquoi vous devez faire patienter la règle et l'empêcher d'être invoquée trop tôt en spécifiant un nombre de données de profilage avec ce paramètre. Facultatif Valeurs valides : nombre entier Valeurs par défaut : `100`
`window`	Taille de la fenêtre pour le calcul des quantiles. Facultatif Valeurs valides : nombre entier Valeurs par défaut : `500`
`scan_interval_us`	Intervalle de temps pendant lequel les fichiers de chronologie sont analysés. Facultatif Valeurs valides : nombre entier Valeurs par défaut : `60000000` (en microsecondes)

CPUBottleneck

La règle CPUBottleneck permet de détecter si le GPU est sous-utilisé en raison de goulets d'étranglement du CPU. La règle renvoie la valeur True si le nombre de goulets d'étranglement du CPU dépasse un seuil prédéfini.

Description des paramètres de la règle CPUBottleneck
Nom du paramètre	Description
`base_trial`	Nom de la tâche d'entraînement d'essai de base. Ce paramètre est automatiquement défini sur la tâche de formation en cours par Amazon SageMaker Debugger. Obligatoire Valeurs valides : string
`threshold`	Définit le seuil de la proportion de temps limité par rapport au temps d'entraînement total. Si la proportion dépasse le pourcentage spécifié pour le paramètre de seuil, le statut de la règle passe à True. Facultatif Valeurs valides : nombre entier Valeur par défaut : `50` (en pourcentage)
`gpu_threshold`	Seuil qui définit une faible utilisation du GPU. Facultatif Valeurs valides : nombre entier Valeur par défaut : `10` (en pourcentage)
`cpu_threshold`	Seuil qui définit une utilisation élevée du CPU. Facultatif Valeurs valides : nombre entier Valeurs par défaut : `90` (en pourcentage)
`patience`	Définit le nombre de points de données à ignorer jusqu'à ce que la règle lance l'évaluation. Les premières étapes des tâches d'entraînement affichent généralement un volume élevé de processus de données, c'est pourquoi vous devez faire patienter la règle et l'empêcher d'être invoquée trop tôt en spécifiant un nombre de données de profilage avec ce paramètre. Facultatif Valeurs valides : nombre entier Valeurs par défaut : `100`
`scan_interval_us`	Intervalle de temps pendant lequel les fichiers de chronologie sont analysés. Facultatif Valeurs valides : nombre entier Valeurs par défaut : `60000000` (en microsecondes)

GPU MemoryIncrease

La MemoryIncrease règle du GPU permet de détecter une augmentation importante de l'utilisation de la mémoire sur les GPU.

Descriptions des paramètres de la MemoryIncrease règle GPU
Nom du paramètre	Description
`base_trial`	Nom de la tâche d'entraînement d'essai de base. Ce paramètre est automatiquement défini sur la tâche de formation en cours par Amazon SageMaker Debugger. Obligatoire Valeurs valides : string
`increase`	Définit le seuil pour l'augmentation absolue de la mémoire. Facultatif Valeurs valides : nombre entier Valeur par défaut : `10` (en pourcentage)
`patience`	Définit le nombre de points de données à ignorer jusqu'à ce que la règle lance l'évaluation. Les premières étapes des tâches d'entraînement affichent généralement un volume élevé de processus de données, c'est pourquoi vous devez faire patienter la règle et l'empêcher d'être invoquée trop tôt en spécifiant un nombre de données de profilage avec ce paramètre. Facultatif Valeurs valides : nombre entier Valeurs par défaut : `100`
`window`	Taille de la fenêtre pour le calcul des quantiles. Facultatif Valeurs valides : nombre entier Valeurs par défaut : `500`
`scan_interval_us`	Intervalle de temps pendant lequel les fichiers de chronologie sont analysés. Facultatif Valeurs valides : nombre entier Valeurs par défaut : `60000000` (en microsecondes)

IOBottleneck

Cette règle permet de détecter si le GPU est sous-utilisé en raison de goulets d'étranglement des I/O de données. La règle renvoie la valeur True si le nombre de goulets d'étranglement d'I/O dépasse un seuil prédéfini.

Description des paramètres de la règle IOBottleneck
Nom du paramètre	Description
`base_trial`	Nom de la tâche d'entraînement d'essai de base. Ce paramètre est automatiquement défini sur la tâche de formation en cours par Amazon SageMaker Debugger. Obligatoire Valeurs valides : string
`threshold`	Définit le seuil pour que la règle renvoie True. Facultatif Valeurs valides : nombre entier Valeur par défaut : `50` (en pourcentage)
`gpu_threshold`	Seuil qui définit quand le GPU est considéré comme sous-utilisé. Facultatif Valeurs valides : nombre entier Valeur par défaut : `70` (en pourcentage)
`io_threshold`	Seuil qui définit un temps d'attente d'I/O élevé. Facultatif Valeurs valides : nombre entier Valeurs par défaut : `50` (en pourcentage)
`patience`	Définit le nombre de points de données à ignorer jusqu'à ce que la règle lance l'évaluation. Les premières étapes des tâches d'entraînement affichent généralement un volume élevé de processus de données, c'est pourquoi vous devez faire patienter la règle et l'empêcher d'être invoquée trop tôt en spécifiant un nombre de données de profilage avec ce paramètre. Facultatif Valeurs valides : nombre entier Valeurs par défaut : `1000`
`scan_interval_us`	Intervalle de temps pendant lequel les fichiers de chronologie sont analysés. Facultatif Valeurs valides : nombre entier Valeurs par défaut : `60000000` (en microsecondes)

LoadBalancing

La LoadBalancing règle permet de détecter les problèmes d'équilibrage de charge de travail entre plusieurs GPU.

Descriptions des paramètres de la LoadBalancing règle
Nom du paramètre	Description
`base_trial`	Nom de la tâche d'entraînement d'essai de base. Ce paramètre est automatiquement défini sur la tâche de formation en cours par Amazon SageMaker Debugger. Obligatoire Valeurs valides : string
`threshold`	Définit le pourcentage d'application. Facultatif Valeurs valides : nombre entier Valeur par défaut : `0.5` (proportion sans unité)
`patience`	Définit le nombre de points de données à ignorer jusqu'à ce que la règle lance l'évaluation. Les premières étapes des tâches d'entraînement affichent généralement un volume élevé de processus de données, c'est pourquoi vous devez faire patienter la règle et l'empêcher d'être invoquée trop tôt en spécifiant un nombre de données de profilage avec ce paramètre. Facultatif Valeurs valides : nombre entier Valeurs par défaut : `10`
`scan_interval_us`	Intervalle de temps pendant lequel les fichiers de chronologie sont analysés. Facultatif Valeurs valides : nombre entier Valeurs par défaut : `60000000` (en microsecondes)

LowGPUUtilization

La règle LowGPUUtilization permet de détecter si l'utilisation du GPU est faible ou si elle subit des fluctuations. Ceci est vérifié pour chaque GPU sur chaque composant. La règle renvoie True si le 95e quantile est inférieur à threshold_p95, ce qui indique une sous-utilisation. La règle renvoie True si le 95e quantile est supérieur à threshold_p95 et le 5e quantile est inférieur à threshold_p5, ce qui indique des fluctuations.

Description des paramètres de la règle LowGPUUtilization
Nom du paramètre	Description
`base_trial`	Nom de la tâche d'entraînement d'essai de base. Ce paramètre est automatiquement défini sur la tâche de formation en cours par Amazon SageMaker Debugger. Obligatoire Valeurs valides : string
`threshold_p95`	Seuil pour le 95e quantile au-dessous duquel le GPU est considéré comme sous-utilisé. Facultatif Valeurs valides : nombre entier Valeur par défaut : `70` (en pourcentage)
`threshold_p5`	Seuil pour le 5e quantile. La valeur par défaut est 10 %. Facultatif Valeurs valides : nombre entier Valeurs par défaut : `10` (en pourcentage)
`patience`	Définit le nombre de points de données à ignorer jusqu'à ce que la règle lance l'évaluation. Les premières étapes des tâches d'entraînement affichent généralement un volume élevé de processus de données, c'est pourquoi vous devez faire patienter la règle et l'empêcher d'être invoquée trop tôt en spécifiant un nombre de données de profilage avec ce paramètre. Facultatif Valeurs valides : nombre entier Valeurs par défaut : `1000`
`window`	Taille de la fenêtre pour le calcul des quantiles. Facultatif Valeurs valides : nombre entier Valeurs par défaut : `500`
`scan_interval_us`	Intervalle de temps pendant lequel les fichiers de chronologie sont analysés. Facultatif Valeurs valides : nombre entier Valeurs par défaut : `60000000` (en microsecondes)

OverallSystemUtilisation

La OverallSystemUsage règle mesure l'utilisation globale du système par nœud de travail. Actuellement, la règle agrège uniquement les valeurs par nœud et calcule leurs percentiles.

Descriptions des paramètres de la OverallSystemUsage règle
`base_trial`	Nom de la tâche d'entraînement d'essai de base. Ce paramètre est automatiquement défini sur la tâche de formation en cours par Amazon SageMaker Debugger. Obligatoire Valeurs valides : string
`scan_interval_us`	Intervalle de temps pendant lequel les fichiers de chronologie sont analysés. Facultatif Valeurs valides : nombre entier Valeurs par défaut : `60000000` (en microsecondes)

Descriptions des paramètres de la OverallSystemUsage règle

Nom du paramètre Description

base_trial

Nom de la tâche d'entraînement d'essai de base. Ce paramètre est automatiquement défini sur la tâche de formation en cours par Amazon SageMaker Debugger.

Obligatoire

Valeurs valides : string

scan_interval_us

Intervalle de temps pendant lequel les fichiers de chronologie sont analysés.

Facultatif

Valeurs valides : nombre entier

Valeurs par défaut : 60000000 (en microsecondes)

MaxInitializationHeure

La MaxInitializationTime règle permet de détecter si l'initialisation de l'entraînement prend trop de temps. La règle attend que la première étape soit disponible.

Descriptions des paramètres de la MaxInitializationTime règle
Nom du paramètre	Description
`base_trial`	Nom de la tâche d'entraînement d'essai de base. Ce paramètre est automatiquement défini sur la tâche de formation en cours par Amazon SageMaker Debugger. Obligatoire Valeurs valides : string
`threshold`	Définit le seuil en minutes à attendre pour que la première étape devienne disponible. Facultatif Valeurs valides : nombre entier Valeur par défaut : `20` (en minutes)
`scan_interval_us`	Intervalle de temps pendant lequel les fichiers de chronologie sont analysés. Facultatif Valeurs valides : nombre entier Valeurs par défaut : `60000000` (en microsecondes)

OverallFrameworkMétriques

La OverallFrameworkMetrics règle résume le temps consacré aux métriques du framework, telles que les passes en avant et en arrière, et le chargement des données.

Descriptions des paramètres de la OverallFrameworkMetrics règle
`base_trial`	Nom de la tâche d'entraînement d'essai de base. Ce paramètre est automatiquement défini sur la tâche de formation en cours par Amazon SageMaker Debugger. Obligatoire Valeurs valides : string
`scan_interval_us`	Intervalle de temps pendant lequel les fichiers de chronologie sont analysés. Facultatif Valeurs valides : nombre entier Valeurs par défaut : `60000000` (en microsecondes)

Descriptions des paramètres de la OverallFrameworkMetrics règle

Nom du paramètre Description

base_trial

Nom de la tâche d'entraînement d'essai de base. Ce paramètre est automatiquement défini sur la tâche de formation en cours par Amazon SageMaker Debugger.

Obligatoire

Valeurs valides : string

scan_interval_us

Intervalle de temps pendant lequel les fichiers de chronologie sont analysés.

Facultatif

Valeurs valides : nombre entier

Valeurs par défaut : 60000000 (en microsecondes)

StepOutlier

La StepOutlier règle permet de détecter les valeurs aberrantes dans la durée des étapes. Cette règle renvoie True s'il y a des valeurs aberrantes avec des durées d'étape supérieures à stddev sigmas de l'ensemble des durées d'étape dans une plage de temps.

Descriptions des paramètres de la StepOutlier règle
Nom du paramètre	Description
`base_trial`	Nom de la tâche d'entraînement d'essai de base. Ce paramètre est automatiquement défini sur la tâche de formation en cours par Amazon SageMaker Debugger. Obligatoire Valeurs valides : string
`stddev`	Définit un facteur par lequel multiplier l'écart standard. Par exemple, la règle est invoquée par défaut lorsqu'une durée d'étape est supérieure ou inférieure à 5 fois l'écart standard. Facultatif Valeurs valides : nombre entier Valeur par défaut : `5` (en minutes)
`mode`	Mode sous lequel les étapes ont été enregistrées et sur lequel la règle doit s'exécuter. La règle par défaut s'exécute sur les étapes de la phase EVAL et TRAIN Facultatif Valeurs valides : nombre entier Valeur par défaut : `5` (en minutes)
`n_outliers`	Nombre de valeurs aberrantes à ignorer avant que la règle ne renvoie True Facultatif Valeurs valides : nombre entier Valeur par défaut : `10`
`scan_interval_us`	Intervalle de temps pendant lequel les fichiers de chronologie sont analysés. Facultatif Valeurs valides : nombre entier Valeurs par défaut : `60000000` (en microsecondes)

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Conventions de rédaction

Configuration des règles de profilage intégrées

SageMaker Interface utilisateur du débogueur dans SageMaker Studio Classic Experiments