Téléchargez le rapport de formation du Debugger XGBoost - Amazon SageMaker

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Téléchargez le rapport de formation du Debugger XGBoost

Téléchargez le rapport de XGBoost formation Debugger pendant que votre tâche de formation est en cours ou une fois celle-ci terminée à l'aide d'Amazon SageMaker Python SDK et AWS Command Line Interface ()CLI.

Download using the SageMaker Python SDK and AWS CLI

  1. Vérifiez la base de sortie S3 par défaut de la tâche en coursURI.

    estimator.output_path

  2. Vérifiez le nom de la tâche en cours.

    estimator.latest_training_job.job_name

  3. Le XGBoost rapport du débogueur est stocké sous. <default-s3-output-base-uri>/<training-job-name>/rule-output Configurez le chemin de sortie de la règle comme suit :

    rule_output_path = estimator.output_path + "/" + estimator.latest_training_job.job_name + "/rule-output"

  4. Pour vérifier si le rapport est généré, listez les répertoires et les fichiers de façon récursive sous rule_output_path en utilisant aws s3 ls avec l'option --recursive.

    ! aws s3 ls {rule_output_path} --recursive

    Cela devrait renvoyer une liste complète des fichiers sous des dossiers générés automatiquement et nommés CreateXgboostReport et ProfilerReport-1234567890. Le rapport de XGBoost formation est stocké dans leCreateXgboostReport, et le rapport de profilage est stocké dans le ProfilerReport-1234567890 dossier. Pour en savoir plus sur le rapport de profilage généré par défaut avec la tâche de XGBoost formation, consultezSageMaker Rapport interactif du débogueur.

    Exemple de sortie de règle.

    xgboost_report.htmlIl s'agit d'un rapport d'XGBoostentraînement généré automatiquement par Debugger. xgboost_report.ipynb est un bloc-notes Jupyter utilisé pour regrouper les résultats d'entraînement dans le rapport. Vous pouvez télécharger tous les fichiers, parcourir le fichier de HTML rapport et modifier le rapport à l'aide du bloc-notes.

  5. Téléchargez les fichiers de façon récursive en utilisant aws s3 cp. La commande suivante enregistre tous les fichiers de sortie de règle dans le dossier ProfilerReport-1234567890 sous le répertoire de travail actuel.

    ! aws s3 cp {rule_output_path} ./ --recursive
    Astuce

    Si vous utilisez un serveur de bloc-notes Jupyter, exécutez !pwd pour vérifier le répertoire de travail actuel.

  6. Sous le répertoire /CreateXgboostReport, ouvrez xgboost_report.html. Si vous en utilisez JupyterLab, choisissez Trust HTML pour voir le rapport de formation généré automatiquement par Debugger.

    Exemple de sortie de règle.

  7. Ouvrez le fichier xgboost_report.ipynb pour voir comment le rapport est généré. Vous pouvez personnaliser et étendre le rapport d'entraînement à l'aide du fichier de bloc-notes Jupyter.

Download using the Amazon S3 console

  1. Connectez-vous à la console Amazon S3 AWS Management Console et ouvrez-la à l'adresse https://console.aws.amazon.com/s3/.

  2. Recherchez le compartiment S3 de base. Par exemple, si vous n'avez pas spécifié de nom de tâche de base, le nom du compartiment S3 de base doit être au format suivant : sagemaker-<region>-111122223333. Recherchez le compartiment S3 de base à l'aide du champ Find bucket by name (Rechercher des compartiments par nom).

    Champ Find bucket by name (Rechercher des compartiments par nom) dans la console Amazon S3.

  3. Dans le compartiment S3 de base, recherchez le nom de la tâche d'entraînement en saisissant le préfixe du nom de votre tâche dans Find objects by prefix (Rechercher des objets par préfixe) , puis en choisissant le nom de la tâche d'entraînement.

    Champ Find objects by prefix (Rechercher des objets par préfixe) dans la console Amazon S3.

  4. Dans le compartiment S3 de la tâche d'entraînement, choisissez le sous-dossier rule-output/. Celui-ci doit contenir trois sous-dossiers pour les données d'entraînement collectées par Debugger : debug-output/, profiler-output/ et rule-output/.

    Exemple de paquet S3 de sortie de règlesURI.

  5. Dans le dossier rule-output/, choisissez le dossier /. CreateXgboostReport Le dossier contient xbgoost_report.html (le rapport généré automatiquement en html) et xbgoost_report.ipynb (un bloc-notes Jupyter avec les scripts utilisés pour générer le rapport).

  6. Choisissez le fichier xbgoost_report.html, puis Download actions (Télécharger les actions) et Download (Télécharger).

    Exemple de paquet S3 de sortie de règlesURI.

  7. Ouvrez le fichier xbgoost_report.html téléchargé dans un navigateur web.