Regole del profiler ProfilerReport BatchSize CPUBottleneck GPU MemoryIncrease IOBottleneck LoadBalancing LowGPUUtilization OverallSystemUtilizzo MaxInitializationTempo OverallFrameworkMetriche StepOutlier

Elenco delle regole del profiler integrate di Debugger

Utilizza le regole di profilazione integrate di Debugger fornite da Amazon SageMaker Debugger e analizza le metriche raccolte durante l'addestramento dei tuoi modelli. Le regole integrate di Debugger monitorano varie condizioni comuni che sono fondamentali per il successo dell’esecuzione di un processo di addestramento. Puoi richiamare le regole di profilazione integrate utilizzando Amazon SageMaker Python SDK o le operazioni API di basso livello. SageMaker Non sono previsti costi aggiuntivi per l'utilizzo di regole integrate. Per ulteriori informazioni sulla fatturazione, consulta la pagina SageMaker dei prezzi di Amazon.

Nota

Il numero massimo di regole di profilazione integrate che puoi allegare a un lavoro di formazione è 20. SageMaker Debugger gestisce completamente le regole integrate e analizza il processo di formazione in modo sincrono.

Importante

Per utilizzare le nuove funzionalità di Debugger, è necessario aggiornare l'SDK SageMaker Python e la libreria client SMDebug. Nel kernel IPython, nel notebook Jupyter JupyterLab o nell'ambiente, esegui il codice seguente per installare le versioni più recenti delle librerie e riavviare il kernel.


import sys
import IPython
!{sys.executable} -m pip install -U sagemaker smdebug
IPython.Application.instance().kernel.do_shutdown(True)

Regole del profiler

Le seguenti regole sono le regole integrate di Debugger che possono essere richiamate utilizzando il metodo di classe ProfilerRule.sagemaker.

Regola integrata di Debugger per la generazione del rapporto di profilazione
Ambito di validità	Regole integrate
Rapporto SageMaker di profilazione per qualsiasi lavoro di formazione	`ProfilerReport`

Regole integrate di Debugger per la profilazione dell'utilizzo delle risorse del sistema hardware (parametri di sistema)
Ambito di validità	Regole integrate
Regole generiche di monitoraggio del sistema per qualsiasi SageMaker attività di formazione	`BatchSize` `CPUBottleneck` `GPUMemoryIncrease` `IOBottleneck` `LoadBalancing` `LowGPUUtilization` `OverallSystemUsage`

Regole integrate di Debugger per la profilazione dei parametri del framework
Ambito di validità	Regole integrate
Regole di profilazione per i framework di deep learning (e) TensorFlow PyTorch	`MaxInitializationTime` `OverallFrameworkMetrics` `StepOutlier`

avvertimento

A favore di Amazon SageMaker Profiler, SageMaker Debugger depreca la funzionalità di profilazione del framework a partire dalla versione 2.11 e 2.0. TensorFlow PyTorch Puoi comunque utilizzare la funzionalità nelle versioni precedenti dei framework e degli SDK come segue.

SageMaker Python SDK <= v2.130.0
PyTorch >= v1.6.0, < v2.0
TensorFlow >= v2.3.1, < v2.1

Consulta anche 16 marzo 2023.

Per utilizzare le regole integrate con i valori dei parametri predefiniti, utilizza il seguente formato di configurazione:


from sagemaker.debugger import Rule, ProfilerRule, rule_configs

rules = [
    ProfilerRule.sagemaker(rule_configs.BuiltInRuleName_1()),
    ProfilerRule.sagemaker(rule_configs.BuiltInRuleName_2()),
    ...
    ProfilerRule.sagemaker(rule_configs.BuiltInRuleName_n())
]

Per utilizzare le regole integrate con la configurazione dei parametri predefiniti, utilizza il seguente formato di configurazione:


from sagemaker.debugger import Rule, ProfilerRule, rule_configs

rules = [
    ProfilerRule.sagemaker(
        base_config=rule_configs.BuiltInRuleName(),
        rule_parameters={
                "key": "value"
        }
    )
]

Per trovare le chiavi disponibili per il parametro rule_parameters, consulta le tabelle di descrizione dei parametri.

Vengono forniti esempi di codici di configurazione delle regole per ogni regola integrata sotto le tabelle di descrizione dei parametri.

Per istruzioni complete ed esempi di utilizzo delle regole integrate di Debugger, consulta Codice di esempio con regole integrate di Debugger.
Per un'istruzione completa sull'utilizzo delle regole integrate con le operazioni API di basso livello SageMaker , consulta. Configurazione del debugger utilizzando l'API Amazon SageMaker

ProfilerReport

La ProfilerReport regola richiama tutte le regole integrate per il monitoraggio e la profilazione. Crea un rapporto di profilazione e si aggiorna quando vengono attivate le singole regole. È possibile scaricare un rapporto di profilazione completo mentre un processo di addestramento è in corso o dopo il completamento del processo di addestramento. È possibile regolare i valori dei parametri delle regole per personalizzare la sensibilità delle regole di monitoraggio e profilazione integrate. Il codice di esempio seguente mostra il formato di base per regolare i parametri della regola incorporata tramite la regola. ProfilerReport


rules=[
    ProfilerRule.sagemaker(
        rule_configs.ProfilerReport(
            <BuiltInRuleName>_<parameter_name> = value
        )
    )  
]

Se si attiva questa ProfilerReport regola senza alcun parametro personalizzato, come mostrato nel codice di esempio seguente, la ProfilerReport regola attiva tutte le regole integrate per il monitoraggio e la profilazione con i valori dei parametri predefiniti.


rules=[ProfilerRule.sagemaker(rule_configs.ProfilerReport())]

Il codice di esempio seguente mostra come specificare e modificare il parametro cpu_threshold della regola CPUBottleNeck e il parametro threshold della regola IOBottleNeck.


rules=[
    ProfilerRule.sagemaker(
        rule_configs.ProfilerReport(
            CPUBottleneck_cpu_threshold = 90,
            IOBottleneck_threshold = 90
        )
    )  
]

Per scoprire cosa contiene il rapporto del profiler, consulta SageMaker Debugger Profiling Report. Inoltre, poiché questa regola attiva tutte le regole di profilazione, puoi anche controllare lo stato dell'analisi delle regole utilizzando l'interfaccia utente di Debugger in Studio Experiments. SageMaker SageMaker

Descrizioni dei parametri per la regola OverallSystemUsage
`base_trial`	Il nome per il processo di addestramento di prova di base. Questo parametro viene impostato automaticamente sul processo di formazione corrente da Amazon SageMaker Debugger. Campo obbligatorio Valori validi: stringa
`<BuiltInRuleName>_<parameter_name>`	Parametro personalizzabile per regolare le soglie di altre regole di monitoraggio e profilazione integrate. Opzionale Valore predefinito: `None`

Descrizioni dei parametri per la regola OverallSystemUsage

Nome parametro Descrizione

base_trial

Il nome per il processo di addestramento di prova di base. Questo parametro viene impostato automaticamente sul processo di formazione corrente da Amazon SageMaker Debugger.

Campo obbligatorio

Valori validi: stringa

<BuiltInRuleName>_<parameter_name>

Parametro personalizzabile per regolare le soglie di altre regole di monitoraggio e profilazione integrate.

Opzionale

Valore predefinito: None

BatchSize

La BatchSize regola aiuta a rilevare se la GPU è sottoutilizzata a causa di un batch di piccole dimensioni. Per rilevare questo problema, questa regola monitora l'utilizzo medio della CPU, l'utilizzo della GPU e l'utilizzo della memoria GPU. Se l'utilizzo di CPU, GPU e memoria GPU è in media basso, ciò può indicare che il processo di addestramento può essere eseguito su un tipo di istanza più piccolo o su un batch di dimensioni maggiori. Questa analisi non funziona per i framework che sovraallocano pesantemente la memoria. Tuttavia, l'aumento delle dimensioni del batch può comportare rallentamenti nell'elaborazione o nel caricamento dei dati, poiché è necessario più tempo di preelaborazione dei dati in ogni iterazione.

Descrizioni dei parametri della regola BatchSize
Nome parametro	Descrizione
`base_trial`	Il nome per il processo di addestramento di prova di base. Questo parametro viene impostato automaticamente sul processo di formazione corrente da Amazon SageMaker Debugger. Campo obbligatorio Valori validi: stringa
`cpu_threshold_p95`	Definisce la soglia per il 95° quantile di utilizzo della CPU in percentuale. Opzionale Valori validi: numeri interi Valore predefinito: `70` (in percentuale)
`gpu_threshold_p95`	Definisce la soglia per il 95° quantile di utilizzo della GPU in percentuale. Opzionale Valori validi: numeri interi Valore predefinito: `70` (in percentuale)
`gpu_memory_threshold_p95`	Definisce la soglia per il 95° quantile di utilizzo della memoria GPU in percentuale. Opzionale Valori validi: numeri interi Valori predefiniti: `70` (in percentuale)
`patience`	Definisce il numero di punti dati da saltare fino all'avvio della valutazione da parte della regola. Le prime fasi dei processi di addestramento in genere mostrano un elevato volume di processi di dati, quindi mantieni la regola paziente ed evita che venga richiamata troppo presto con un determinato numero di dati di profilazione specificato con questo parametro. Opzionale Valori validi: numeri interi Valori predefiniti: `100`
`window`	Dimensioni della finestra per il calcolo dei quantili. Opzionale Valori validi: numeri interi Valori predefiniti: `500`
`scan_interval_us`	Intervallo di tempo in cui i file della sequenza temporale vengono scansionati. Opzionale Valori validi: numeri interi Valori predefiniti: `60000000` (in microsecondi)

CPUBottleneck

La regola CPUBottleNeck aiuta a rilevare se la GPU è sottoutilizzata a causa di colli di bottiglia della CPU. La regola restituisce True se il numero di colli di bottiglia della CPU supera una soglia predefinita.

Descrizioni dei parametri per la regola CPUBottleneck
Nome parametro	Descrizione
`base_trial`	Il nome per il processo di addestramento di prova di base. Questo parametro viene impostato automaticamente sul processo di formazione corrente da Amazon SageMaker Debugger. Campo obbligatorio Valori validi: stringa
`threshold`	Definisce la soglia per la proporzione tra il tempo di difficoltà e il tempo totale di addestramento. Se la proporzione supera la percentuale specificata nel parametro di soglia, la regola imposta lo stato della regola su True. Opzionale Valori validi: numeri interi Valore predefinito: `50` (in percentuale)
`gpu_threshold`	Una soglia che definisce un basso utilizzo della GPU. Opzionale Valori validi: numeri interi Valore predefinito: `10` (in percentuale)
`cpu_threshold`	Una soglia che definisce un elevato utilizzo della CPU. Opzionale Valori validi: numeri interi Valori predefiniti: `90` (in percentuale)
`patience`	Definisce il numero di punti dati da saltare fino all'avvio della valutazione da parte della regola. Le prime fasi dei processi di addestramento in genere mostrano un elevato volume di processi di dati, quindi mantieni la regola paziente ed evita che venga richiamata troppo presto con un determinato numero di dati di profilazione specificato con questo parametro. Opzionale Valori validi: numeri interi Valori predefiniti: `100`
`scan_interval_us`	Intervallo di tempo in cui i file della sequenza temporale vengono scansionati. Opzionale Valori validi: numeri interi Valori predefiniti: `60000000` (in microsecondi)

GPU MemoryIncrease

La MemoryIncrease regola GPU aiuta a rilevare un forte aumento dell'utilizzo della memoria sulle GPU.

Descrizioni dei parametri per la regola GPU MemoryIncrease
Nome parametro	Descrizione
`base_trial`	Il nome per il processo di addestramento di prova di base. Questo parametro viene impostato automaticamente sul processo di formazione corrente da Amazon SageMaker Debugger. Campo obbligatorio Valori validi: stringa
`increase`	Definisce la soglia per l'aumento assoluto della memoria. Opzionale Valori validi: numeri interi Valore predefinito: `10` (in percentuale)
`patience`	Definisce il numero di punti dati da saltare fino all'avvio della valutazione da parte della regola. Le prime fasi dei processi di addestramento in genere mostrano un elevato volume di processi di dati, quindi mantieni la regola paziente ed evita che venga richiamata troppo presto con un determinato numero di dati di profilazione specificato con questo parametro. Opzionale Valori validi: numeri interi Valori predefiniti: `100`
`window`	Dimensioni della finestra per il calcolo dei quantili. Opzionale Valori validi: numeri interi Valori predefiniti: `500`
`scan_interval_us`	Intervallo di tempo in cui i file della sequenza temporale vengono scansionati. Opzionale Valori validi: numeri interi Valori predefiniti: `60000000` (in microsecondi)

IOBottleneck

Questa regola aiuta a rilevare se la GPU è sottoutilizzata a causa di colli di bottiglia di I/O dei dati. La regola restituisce True se il numero di colli di bottiglia IO supera una soglia predefinita.

Descrizioni dei parametri per la regola IOBottleNeck
Nome parametro	Descrizione
`base_trial`	Il nome per il processo di addestramento di prova di base. Questo parametro viene impostato automaticamente sul processo di formazione corrente da Amazon SageMaker Debugger. Campo obbligatorio Valori validi: stringa
`threshold`	Definisce la soglia entro la quale la regola deve restituire True. Opzionale Valori validi: numeri interi Valore predefinito: `50` (in percentuale)
`gpu_threshold`	Una soglia che definisce quando la GPU è considerata sottoutilizzata. Opzionale Valori validi: numeri interi Valore predefinito: `70` (in percentuale)
`io_threshold`	Una soglia che definisce un tempo di attesa IO elevato. Opzionale Valori validi: numeri interi Valori predefiniti: `50` (in percentuale)
`patience`	Definisce il numero di punti dati da saltare fino all'avvio della valutazione da parte della regola. Le prime fasi dei processi di addestramento in genere mostrano un elevato volume di processi di dati, quindi mantieni la regola paziente ed evita che venga richiamata troppo presto con un determinato numero di dati di profilazione specificato con questo parametro. Opzionale Valori validi: numeri interi Valori predefiniti: `1000`
`scan_interval_us`	Intervallo di tempo in cui i file della sequenza temporale vengono scansionati. Opzionale Valori validi: numeri interi Valori predefiniti: `60000000` (in microsecondi)

LoadBalancing

La LoadBalancing regola aiuta a rilevare problemi nel bilanciamento del carico di lavoro tra più GPU.

Descrizioni dei parametri per la regola LoadBalancing
Nome parametro	Descrizione
`base_trial`	Il nome per il processo di addestramento di prova di base. Questo parametro viene impostato automaticamente sul processo di formazione corrente da Amazon SageMaker Debugger. Campo obbligatorio Valori validi: stringa
`threshold`	Definisce la percentuale del carico di lavoro. Opzionale Valori validi: numeri interi Valore predefinito: `0.5` (proporzione senza unità)
`patience`	Definisce il numero di punti dati da saltare fino all'avvio della valutazione da parte della regola. Le prime fasi dei processi di addestramento in genere mostrano un elevato volume di processi di dati, quindi mantieni la regola paziente ed evita che venga richiamata troppo presto con un determinato numero di dati di profilazione specificato con questo parametro. Opzionale Valori validi: numeri interi Valori predefiniti: `10`
`scan_interval_us`	Intervallo di tempo in cui i file della sequenza temporale vengono scansionati. Opzionale Valori validi: numeri interi Valori predefiniti: `60000000` (in microsecondi)

LowGPUUtilization

La regola LowGPUUtilization aiuta a rilevare se l'utilizzo della GPU è basso o presenta fluttuazioni. Questo viene verificato per ogni GPU su ciascun worker. La regola restituisce True se il 95° quantile è inferiore a threshold_p95, il che indica un sottoutilizzo. La regola restituisce true se il 95° quantile è al di sopra della soglia p95 e il quinto quantile è inferiore alla soglia p5, il che indica le fluttuazioni.

Descrizioni dei parametri per la regola LowGPUUtilization
Nome parametro	Descrizione
`base_trial`	Il nome per il processo di addestramento di prova di base. Questo parametro viene impostato automaticamente sul processo di formazione corrente da Amazon SageMaker Debugger. Campo obbligatorio Valori validi: stringa
`threshold_p95`	Una soglia per il 95° quantile al di sotto della quale la GPU è considerata sottoutilizzata. Opzionale Valori validi: numeri interi Valore predefinito: `70` (in percentuale)
`threshold_p5`	Una soglia per il quinto quantile. Il valore predefinito è il 10 percento. Opzionale Valori validi: numeri interi Valori predefiniti: `10` (in percentuale)
`patience`	Definisce il numero di punti dati da saltare fino all'avvio della valutazione da parte della regola. Le prime fasi dei processi di addestramento in genere mostrano un elevato volume di processi di dati, quindi mantieni la regola paziente ed evita che venga richiamata troppo presto con un determinato numero di dati di profilazione specificato con questo parametro. Opzionale Valori validi: numeri interi Valori predefiniti: `1000`
`window`	Dimensioni della finestra per il calcolo dei quantili. Opzionale Valori validi: numeri interi Valori predefiniti: `500`
`scan_interval_us`	Intervallo di tempo in cui i file della sequenza temporale vengono scansionati. Opzionale Valori validi: numeri interi Valori predefiniti: `60000000` (in microsecondi)

OverallSystemUtilizzo

La OverallSystemUsage regola misura l'utilizzo complessivo del sistema per nodo di lavoro. Attualmente la regola aggrega solo i valori per nodo e ne calcola i percentili.

Descrizioni dei parametri per la OverallSystemUsage regola
`base_trial`	Il nome per il processo di addestramento di prova di base. Questo parametro viene impostato automaticamente sul processo di formazione corrente da Amazon SageMaker Debugger. Campo obbligatorio Valori validi: stringa
`scan_interval_us`	Intervallo di tempo per la scansione dei file della sequenza temporale. Opzionale Valori validi: numeri interi Valori predefiniti: `60000000` (in microsecondi)

Descrizioni dei parametri per la OverallSystemUsage regola

Nome parametro Descrizione

base_trial

Il nome per il processo di addestramento di prova di base. Questo parametro viene impostato automaticamente sul processo di formazione corrente da Amazon SageMaker Debugger.

Campo obbligatorio

Valori validi: stringa

scan_interval_us

Intervallo di tempo per la scansione dei file della sequenza temporale.

Opzionale

Valori validi: numeri interi

Valori predefiniti: 60000000 (in microsecondi)

MaxInitializationOra

La MaxInitializationTime regola consente di rilevare se l'inizializzazione dell'allenamento richiede troppo tempo. La regola attende che la prima fase sia disponibile.

Descrizioni dei parametri per la regola MaxInitializationTime
Nome parametro	Descrizione
`base_trial`	Il nome per il processo di addestramento di prova di base. Questo parametro viene impostato automaticamente sul processo di formazione corrente da Amazon SageMaker Debugger. Campo obbligatorio Valori validi: stringa
`threshold`	Definisce la soglia in minuti per attendere che la prima fase diventi disponibile. Opzionale Valori validi: numeri interi Valore predefinito: `20` (in minuti)
`scan_interval_us`	Intervallo di tempo in cui i file della sequenza temporale vengono scansionati. Opzionale Valori validi: numeri interi Valori predefiniti: `60000000` (in microsecondi)

OverallFrameworkMetriche

La OverallFrameworkMetrics regola riassume il tempo impiegato per le metriche del framework, come il passaggio in avanti e all'indietro e il caricamento dei dati.

Descrizioni dei parametri per la regola OverallFrameworkMetrics
`base_trial`	Il nome per il processo di addestramento di prova di base. Questo parametro viene impostato automaticamente sul processo di formazione corrente da Amazon SageMaker Debugger. Campo obbligatorio Valori validi: stringa
`scan_interval_us`	Intervallo di tempo per la scansione dei file della sequenza temporale. Opzionale Valori validi: numeri interi Valori predefiniti: `60000000` (in microsecondi)

Descrizioni dei parametri per la regola OverallFrameworkMetrics

Nome parametro Descrizione

base_trial

Il nome per il processo di addestramento di prova di base. Questo parametro viene impostato automaticamente sul processo di formazione corrente da Amazon SageMaker Debugger.

Campo obbligatorio

Valori validi: stringa

scan_interval_us

Intervallo di tempo per la scansione dei file della sequenza temporale.

Opzionale

Valori validi: numeri interi

Valori predefiniti: 60000000 (in microsecondi)

StepOutlier

La StepOutlier regola aiuta a rilevare i valori anomali nella durata dei passaggi. Questa regola restituisce True se sono presenti valori anomali con durate delle fasi superiori ai sigma stddev delle durate dell'intera fase in un intervallo di tempo.

Descrizioni dei parametri per la regola StepOutlier
Nome parametro	Descrizione
`base_trial`	Il nome per il processo di addestramento di prova di base. Questo parametro viene impostato automaticamente sul processo di formazione corrente da Amazon SageMaker Debugger. Campo obbligatorio Valori validi: stringa
`stddev`	Definisce un fattore per il quale moltiplicare la deviazione standard. Ad esempio, la regola viene richiamata per impostazione predefinita quando la durata di una fase è maggiore o minore di 5 volte la deviazione standard. Opzionale Valori validi: numeri interi Valore predefinito: `5` (in minuti)
`mode`	Modalità in base alla quale le fasi sono state salvate e su quale regola devono essere eseguite. Per impostazione predefinita, la regola verrà eseguita sui passaggi delle fasi EVAL e TRAIN Opzionale Valori validi: numeri interi Valore predefinito: `5` (in minuti)
`n_outliers`	Quanti valori anomali ignorare prima che la regola restituisca True Opzionale Valori validi: numeri interi Valore predefinito: `10`
`scan_interval_us`	Intervallo di tempo in cui i file della sequenza temporale vengono scansionati. Opzionale Valori validi: numeri interi Valori predefiniti: `60000000` (in microsecondi)

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