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Amazon CloudWatch Metrics pour le suivi et l'analyse des offres de formation - Amazon SageMaker AI

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Amazon CloudWatch Metrics pour le suivi et l'analyse des offres de formation

Un job de SageMaker formation Amazon est un processus itératif qui enseigne à un modèle à faire des prédictions en présentant des exemples tirés d'un ensemble de données de formation. En règle générale, un algorithme d’entraînement calcule plusieurs métriques, telles que les erreurs d’entraînement et la précision des prédictions. Ces métriques permettent de diagnostiquer si le modèle apprend bien et généralisera pour effectuer des prédictions sur des données inconnues. L'algorithme d'entraînement écrit les valeurs de ces métriques dans des journaux, que l' SageMaker IA surveille et envoie à Amazon CloudWatch en temps réel. Pour analyser les performances de votre tâche d'entraînement, vous pouvez afficher des graphiques de ces métriques dans CloudWatch. Lorsqu’une tâche d’entraînement est terminée, vous pouvez également obtenir une liste des valeurs de métriques qu’elle calcule dans son itération finale en appelant l’opération DescribeTrainingJob.

Note

Amazon CloudWatch prend en charge les métriques personnalisées en haute résolution, et sa résolution maximale est d'une seconde. Cependant, plus la résolution est fine, plus la durée de vie des CloudWatch métriques est courte. Pour la résolution de fréquence d'une seconde, les CloudWatch mesures sont disponibles pendant 3 heures. Pour plus d'informations sur la résolution et la durée de vie des CloudWatch métriques, consultez GetMetricStatistics le manuel Amazon CloudWatch API Reference.

Astuce

Si vous souhaitez profiler votre tâche de formation avec une résolution plus fine avec une granularité de 100 millisecondes (0,1 seconde) et stocker les métriques de formation indéfiniment dans Amazon S3 pour une analyse personnalisée à tout moment, pensez à utiliser Amazon Debugger. SageMaker SageMaker Debugger fournit des règles intégrées pour détecter automatiquement les problèmes d'entraînement courants ; il détecte les problèmes d'utilisation des ressources matérielles (tels que le processeur, le GPU et les goulots d' I/O étranglement) et les problèmes de modèle non convergents (tels que le surajustement, la disparition des gradients et l'explosion des tenseurs). SageMaker Debugger fournit également des visualisations via Studio Classic et son rapport de profilage. Pour explorer les visualisations du débogueur, consultez la procédure pas à pas du tableau de bord SageMaker Debugger Insights, la procédure pas à pas du rapport de profilage du débogueur et l'analyse des données à l'aide de la bibliothèque cliente SMDebug. https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/debugger-analyze-data.html