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Configurazione per la profilazione del framework

Per abilitare la profilazione del framework di Debugger, configura il parametro quando costruisci uno strumento di valutazione framework_profile_params. La profilazione del framework di Debugger raccoglie i parametri del framework, come i dati della fase di inizializzazione, i processi di caricamento dei dati, gli operatori Python dei framework di deep learning e gli script di addestramento, la profilazione dettagliata all'interno e tra le fasi, con le opzioni cProfile o Pyinstrument. Utilizzando la classe FrameworkProfile, è possibile configurare opzioni di profilazione del framework personalizzate.

Avvia un processo di addestramento con la profilazione predefinita del framework

Il codice di esempio seguente è l'impostazione del parametro profiler_config più semplice per avviare il monitoraggio predefinito del sistema e la profilazione del framework predefinito. La classe FrameworkProfile nel codice di esempio seguente avvia la profilazione predefinita del framework all'avvio di un processo di addestramento. La profilazione del framework di Debugger include le seguenti opzioni: profilazione dettagliata, profilazione del data loader e profilazione Python.

from sagemaker.debugger import ProfilerConfig, FrameworkProfile
    
profiler_config=ProfilerConfig(
    framework_profile_params=FrameworkProfile()
)

Con questa configurazione del parametro profiler_config, Debugger richiama le impostazioni predefinite di monitoraggio e profilazione. Debugger monitora i parametri di sistema ogni 500 millisecondi; profila la quinta fase con l'opzione di profilazione dettagliata, la settima fase con l'opzione di profilazione del caricatore di dati e la nona, la decima e l’undicesima fase con l'opzione di profilazione Python.

Per trovare le opzioni di configurazione della profilazione disponibili, le impostazioni dei parametri predefinite ed esempi su come configurarle, consulta le API Inizia un processo di addestramento con il monitoraggio del sistema predefinito e la profilazione del framework personalizzata con diverse opzioni di profilazione e SageMaker Debugger, nell'SDK FrameworkProfile Amazon Python. SageMaker

Se desideri modificare l'intervallo di monitoraggio del sistema e abilitare la profilazione predefinita del framework, puoi specificare il parametro system_monitor_interval_millis in modo esplicito con il parametro framework_profile_params. Ad esempio, per monitorare ogni 1000 millisecondi e abilitare la profilazione predefinita del framework, utilizza il seguente codice di esempio.

from sagemaker.debugger import ProfilerConfig, FrameworkProfile
    
profiler_config=ProfilerConfig(
    system_monitor_interval_millis=1000,
    framework_profile_params=FrameworkProfile()
)

Per ulteriori informazioni sulla FrameworkProfile classe, consulta SageMaker Debugger APIs, in FrameworkProfile Amazon Python SDK. SageMaker

Inizia un processo di addestramento con il monitoraggio del sistema predefinito e la profilazione del framework personalizzata per le fasi target o un intervallo di tempo previsto

Se desideri specificare le fasi o gli intervalli di tempo target per profilare il tuo processo di addestramento, devi specificare i parametri per la classe FrameworkProfile. L'esempio di codice seguente mostra come specificare gli intervalli di destinazione per la profilazione e il monitoraggio del sistema.

Inizia un processo di addestramento con il monitoraggio del sistema predefinito e la profilazione del framework personalizzata con diverse opzioni di profilazione

È possibile utilizzare le seguenti classi di configurazione della profilazione per gestire le opzioni di profilazione del framework:

La configurazione di esempio seguente mostra la struttura completa quando si utilizzano le diverse opzioni di profilazione con valori specificati.

import time
from sagemaker.debugger import (ProfilerConfig, 
                                FrameworkProfile, 
                                DetailedProfilingConfig, 
                                DataloaderProfilingConfig, 
                                PythonProfilingConfig,
                                PythonProfiler, cProfileTimer)

profiler_config=ProfilerConfig(
    system_monitor_interval_millis=500,
    framework_profile_params=FrameworkProfile(
        detailed_profiling_config=DetailedProfilingConfig(
            start_step=5, 
            num_steps=1
        ),
        dataloader_profiling_config=DataloaderProfilingConfig(
            start_step=7, 
            num_steps=1
        ),
        python_profiling_config=PythonProfilingConfig(
            start_step=9, 
            num_steps=1, 
            python_profiler=PythonProfiler.CPROFILE, 
            cprofile_timer=cProfileTimer.TOTAL_TIME
        )
    )
)

Per ulteriori informazioni sulle opzioni di profilazione disponibili, consulta DetailedProfilingConfig, Config PythonProfilinge DataloaderProfiling Config nell' SageMaker SDK Amazon Python.