Pilih preferensi cookie Anda

Kami menggunakan cookie penting serta alat serupa yang diperlukan untuk menyediakan situs dan layanan. Kami menggunakan cookie performa untuk mengumpulkan statistik anonim sehingga kami dapat memahami cara pelanggan menggunakan situs dan melakukan perbaikan. Cookie penting tidak dapat dinonaktifkan, tetapi Anda dapat mengklik “Kustom” atau “Tolak” untuk menolak cookie performa.

Jika Anda setuju, AWS dan pihak ketiga yang disetujui juga akan menggunakan cookie untuk menyediakan fitur situs yang berguna, mengingat preferensi Anda, dan menampilkan konten yang relevan, termasuk iklan yang relevan. Untuk menerima atau menolak semua cookie yang tidak penting, klik “Terima” atau “Tolak”. Untuk membuat pilihan yang lebih detail, klik “Kustomisasi”.

Konfigurasi estimator untuk pembuatan profil kerangka kerja

Mode fokus
Konfigurasi estimator untuk pembuatan profil kerangka kerja - Amazon SageMaker

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Awas

Untuk mendukung Amazon SageMaker Profiler, SageMaker Debugger menghentikan fitur pembuatan profil kerangka kerja mulai dari 2.11 dan 2.0. TensorFlow PyTorch Anda masih dapat menggunakan fitur ini di versi kerangka kerja sebelumnya dan SDKs sebagai berikut.

  • SageMaker Python <= v2.130.0 SDK

  • PyTorch >= v1.6.0, < v2.0

  • TensorFlow >= v2.3.1, < v2.11

Lihat juga 16 Maret 2023.

Untuk mengaktifkan pembuatan profil kerangka kerja Debugger, konfigurasikan framework_profile_params parameter saat Anda membuat estimator. Pemprofilan kerangka kerja debugger mengumpulkan metrik kerangka kerja, seperti data dari tahap inisialisasi, proses pemuat data, operator Python dari kerangka kerja pembelajaran mendalam dan skrip pelatihan, profil terperinci di dalam dan di antara langkah-langkah, dengan atau opsi Pyinstrument. cProfile Menggunakan FrameworkProfile kelas, Anda dapat mengonfigurasi opsi pembuatan profil kerangka kustom.

catatan

Sebelum memulai dengan pembuatan profil kerangka kerja Debugger, verifikasi bahwa kerangka kerja yang digunakan untuk membangun model Anda didukung oleh Debugger untuk pembuatan profil kerangka kerja. Untuk informasi selengkapnya, lihat Kerangka kerja dan algoritma yang didukung.

Debugger menyimpan metrik kerangka kerja dalam bucket S3 default. Format bucket S3 default URI adalahs3://sagemaker-<region>-<12digit_account_id>/<training-job-name>/profiler-output/.

PrivasiSyarat situsPreferensi cookie
© 2025, Amazon Web Services, Inc. atau afiliasinya. Semua hak dilindungi undang-undang.