Utiliser les règles intégrées du Debugger avec des valeurs de paramètres personnalisées

Si vous souhaitez ajuster les valeurs des paramètres des règles intégrées et personnaliser l'expression regex de la collection de tenseurs, configurez les paramètres base_config et rule_parameters pour les méthodes de classe ProfilerRule.sagemaker et Rule.sagemaker. Dans le cas des méthodes de classe Rule.sagemaker, vous pouvez également personnaliser les collections de tenseurs via le paramètre collections_to_save. Vous trouverez des instructions sur l'utilisation de la classe CollectionConfig dans la section Configurer les collections de tenseurs à l'aide de l'API CollectionConfig.

Utilisez le modèle de configuration suivant pour personnaliser les valeurs des paramètres des règles intégrées. En modifiant les paramètres de règle comme vous le souhaitez, vous pouvez ajuster la sensibilité des règles pour le déclenchement.

Pour plus d'informations sur la classe de règles, les méthodes et les paramètres du Debugger, consultez la section Classe SageMaker AI Debugger Rule dans le SDK Amazon Python. SageMaker

from sagemaker.debugger import Rule, ProfilerRule, rule_configs, CollectionConfig

rules=[
    Rule.sagemaker(
        base_config=rule_configs.built_in_rule_name(),
        rule_parameters={
                "key": "value"
        },
        collections_to_save=[ 
            CollectionConfig(
                name="tensor_collection_name", 
                parameters={
                    "key": "value"
                } 
            )
        ]
    )
]

Les descriptions de paramètres et des exemples de personnalisation de valeur sont fournis pour chaque règle dans Liste des règles intégrées du Debugger.