View a markdown version of this page

Konfigurasikan DebuggerHookConfig API untuk menyimpan tensor - Amazon SageMaker AI

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

Konfigurasikan DebuggerHookConfig API untuk menyimpan tensor

catatan

Amazon SageMaker Debugger tidak lagi terbuka untuk pelanggan baru. Pelanggan yang sudah ada dapat terus menggunakan layanan seperti biasa. AWS terus berinvestasi dalam peningkatan keamanan dan ketersediaan untuk Debugger, tetapi kami tidak berencana untuk memperkenalkan fitur baru. Untuk informasi selengkapnya, lihat Perubahan ketersediaan debugger.

Gunakan DebuggerHookConfig API untuk membuat debugger_hook_config objek menggunakan objek yang Anda buat pada langkah sebelumnya. collection_configs

from sagemaker.core.debugger import DebuggerHookConfig

debugger_hook_config=DebuggerHookConfig(
    collection_configs=collection_configs
)

Debugger menyimpan tensor keluaran pelatihan model ke dalam bucket S3 default. Format URI bucket S3 default adalah s3://amzn-s3-demo-bucket-sagemaker-<region>-<12digit_account_id>/<training-job-name>/debug-output/.

Jika Anda ingin menentukan URI bucket S3 yang tepat, gunakan contoh kode berikut:

from sagemaker.core.debugger import DebuggerHookConfig

debugger_hook_config=DebuggerHookConfig(
    s3_output_path="specify-uri",
    collection_configs=collection_configs
)

Untuk informasi selengkapnya, lihat DebuggerHookConfig di Amazon SageMaker Python SDK.