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

# Buka dasbor Amazon SageMaker Debugger Insights
<a name="debugger-on-studio-insights"></a>

**catatan**  
Pemberitahuan akhir dukungan: Pada 30 Juni 2027, dukungan untuk Amazon SageMaker Profiler AWS akan berakhir. Setelah 30 Juni 2027, Anda tidak akan lagi dapat mengakses konsol Profiler atau sumber daya Profiler. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Perubahan ketersediaan profiler](profiler-availability-change.md).

Di dasbor SageMaker Debugger Insights di Studio Classic, Anda dapat melihat pemanfaatan sumber daya komputasi, pemanfaatan sumber daya, dan informasi hambatan sistem dari pekerjaan pelatihan Anda yang berjalan di instans Amazon EC2 secara real time dan setelah pelatihan

**catatan**  
Dasbor SageMaker Debugger Insights menjalankan aplikasi Studio Classic pada `ml.m5.4xlarge` instance untuk memproses dan merender visualisasi. Setiap tab SageMaker Debugger Insights menjalankan satu sesi kernel Studio Classic. Beberapa sesi kernel untuk beberapa tab SageMaker Debugger Insights berjalan pada satu instance. Saat Anda menutup tab SageMaker Debugger Insights, sesi kernel yang sesuai juga ditutup. Aplikasi Studio Classic tetap aktif dan dikenakan biaya untuk penggunaan `ml.m5.4xlarge` instans. Untuk informasi tentang harga, lihat [ halaman SageMaker Harga ](https://aws.amazon.com/sagemaker/pricing/) Amazon.

**penting**  
Setelah selesai menggunakan dasbor SageMaker Debugger Insights, Anda harus mematikan `ml.m5.4xlarge` instance untuk menghindari biaya yang timbul. Untuk petunjuk tentang cara mematikan instance, lihat[Matikan instance Amazon SageMaker Debugger Insights](debugger-on-studio-insights-close.md).

**Untuk membuka dasbor SageMaker Debugger Insights **

1. Pada ** halaman ** Beranda Studio Classic, pilih ** Eksperimen ** di panel navigasi kiri.

1. Cari pekerjaan pelatihan Anda di ** halaman ** Eksperimen. Jika pekerjaan pelatihan Anda diatur dengan menjalankan Eksperimen, pekerjaan akan muncul di ** tab ** Eksperimen; jika Anda tidak mengatur menjalankan Eksperimen, pekerjaan akan muncul di ** tab ** Unrun.

1. Pilih (klik) tautan nama pekerjaan pelatihan untuk melihat detail pekerjaan.

1. Di bawah ** menu IK ** HTISAR, pilih ** Debuggger**. Ini harus menunjukkan dua bagian berikut.
   + Di ** bagian aturan ** Debugger, Anda dapat menelusuri status aturan bawaan Debugger yang terkait dengan pekerjaan pelatihan.
   + Di ** bagian Insights ** Debugger, Anda dapat menemukan tautan untuk membuka SageMaker Debugger Insights di dasbor.

1. Di ** bagian ** SageMaker Debugger Insights, pilih tautan nama pekerjaan pelatihan untuk membuka dasbor SageMaker Debugger Insights. Ini membuka jendela ** Debug [your-training-job-name]. ** Di jendela ini, Debugger memberikan gambaran umum tentang kinerja komputasi pekerjaan pelatihan Anda di instans Amazon EC2 dan membantu Anda mengidentifikasi masalah dalam pemanfaatan sumber daya komputasi.

Anda juga dapat mengunduh laporan profil agregat dengan menambahkan [ ProfilerReport ](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/debugger-built-in-rules.html#profiler-report) aturan bawaan SageMaker Debugger. Untuk informasi selengkapnya, lihat Meng [ onfigurasi Built-in Aturan Profiler ](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/use-debugger-built-in-profiler-rules.html) dan [ Laporan Profil yang Dibuat Menggunakan SageMaker Debugger](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/debugger-profiling-report.html).