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Configurer les collections de tenseurs en utilisant l’API CollectionConfig - Amazon SageMaker AI

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Configurer les collections de tenseurs en utilisant l’API CollectionConfig

Note

Amazon SageMaker Debugger n'est plus ouvert aux nouveaux clients. Les clients existants peuvent continuer à utiliser le service normalement. AWS continue d'investir dans l'amélioration de la sécurité et de la disponibilité de Debugger, mais nous ne prévoyons pas d'introduire de nouvelles fonctionnalités. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Modification de la disponibilité du débogueur.

Utilisez l'opération d'API CollectionConfig pour configurer les collections de tenseurs. Debugger fournit des collections de tenseurs prédéfinies qui couvrent une variété d'expressions régulières (regex) de paramètres si vous utilisez des frameworks d'apprentissage en Debugger-supported profondeur et des algorithmes d'apprentissage automatique. Comme indiqué dans l'exemple de code suivant, ajoutez les collections de tenseurs intégrées que vous souhaitez déboguer.

from sagemaker.core.debugger import CollectionConfig

collection_configs=[
    CollectionConfig(name="weights"),
    CollectionConfig(name="gradients")
]

Les collections précédentes configurent le hook de Debugger pour enregistrer les tenseurs toutes les 500 étapes en fonction de la valeur "save_interval" par défaut.

Pour une liste complète des collections intégrées de Debugger disponibles, consultez Built-in Debugger Collections.

Si vous souhaitez personnaliser les collections intégrées, par exemple en modifiant les intervalles de sauvegarde et l'expression régulière de tenseur, utilisez le modèle CollectionConfig suivant pour ajuster les paramètres.

from sagemaker.core.debugger import CollectionConfig

collection_configs=[
    CollectionConfig(
        name="tensor_collection",
        parameters={
            "key_1": "value_1",
            "key_2": "value_2",
            ...
            "key_n": "value_n"
        }
    )
]

Pour plus d'informations sur les clés de paramètres disponibles, consultez CollectionConfig le SDK https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable Amazon SageMaker Python. Par exemple, l'exemple de code suivant montre comment ajuster les intervalles de sauvegarde de la collection de tenseurs de « pertes » à différentes phases de l'entraînement : perte de sauvegarde toutes les 100 étapes de la phase d'entraînement et perte de validation toutes les 10 étapes de la phase de validation. 

from sagemaker.core.debugger import CollectionConfig

collection_configs=[
    CollectionConfig(
        name="losses",
        parameters={
            "train.save_interval": "100",
            "eval.save_interval": "10"
        }
    )
]
Astuce

Cet objet de configuration de collection de tenseurs peut être utilisé à la fois pour les opérations de l'API Rule DebuggerHookConfig et pour celles de l'API Rule.