Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
CloudWatch Metrik Amazon untuk Memantau dan Menganalisis Pekerjaan Pelatihan
Pekerjaan SageMaker pelatihan Amazon adalah proses berulang yang mengajarkan model untuk membuat prediksi dengan menyajikan contoh dari kumpulan data pelatihan. Biasanya, algoritma pelatihan menghitung beberapa metrik, seperti kesalahan pelatihan dan akurasi prediksi. Metrik ini membantu mendiagnosis apakah model belajar dengan baik dan akan menggeneralisasi dengan baik untuk membuat prediksi pada data yang tidak terlihat. Algoritma pelatihan menulis nilai-nilai metrik ini ke log, yang SageMaker dipantau dan dikirim oleh AI ke Amazon CloudWatch secara real time. Untuk menganalisis kinerja pekerjaan pelatihan Anda, Anda dapat melihat grafik metrik ini di CloudWatch. Ketika pekerjaan pelatihan telah selesai, Anda juga bisa mendapatkan daftar nilai metrik yang dihitung dalam iterasi terakhirnya dengan memanggil operasi. DescribeTrainingJob
catatan
Amazon CloudWatch mendukung metrik kustom resolusi tinggi, dan resolusi terbaiknya adalah 1 detik. Namun, semakin halus resolusinya, semakin pendek umur CloudWatch metrik. Untuk resolusi frekuensi 1 detik, CloudWatch metrik tersedia selama 3 jam. Untuk informasi selengkapnya tentang resolusi dan umur CloudWatch metrik, lihat GetMetricStatistics di Refer ensi CloudWatch API Amazon.
Tip
Jika Anda ingin membuat profil pekerjaan pelatihan Anda dengan resolusi yang lebih baik hingga perincian 100 milidetik (0,1 detik) dan menyimpan metrik pelatihan tanpa batas waktu di Amazon S3 untuk analisis khusus kapan saja, pertimbangkan untuk menggunakan Amazon Debugger. SageMaker SageMaker Debugger menyediakan aturan bawaan untuk secara otomatis mendeteksi masalah pelatihan umum; ia mendeteksi masalah pemanfaatan sumber daya perangkat keras (seperti CPU, GPU, dan hambatan) dan I/O masalah model yang tidak konvergen (seperti overfit, gradien menghilang, dan tensor yang meledak). SageMaker Debugger juga menyediakan visualisasi melalui Studio Classic dan laporan profilnya. Untuk menjelajahi visualisasi Debugger, lihat Panduan Dasbor SageMaker Debugger Insights, Panduan Laporan Pembuatan Profil Debugger, dan Meng analisis Data Menggunakan Pustaka Klien SMDebug.
Topik
