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Metodi utili della classe Estimator per Debugger SageMaker
I seguenti metodi della classe Estimator sono utili per accedere alle informazioni sul lavoro di formazione e recuperare i SageMaker percorsi di output dei dati di addestramento raccolti da Debugger. I seguenti metodi sono eseguibili dopo l'avvio di un processo di addestramento con il metodo estimator.fit().
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Per controllare il bucket S3 di base di un job di formazione: URI SageMaker
estimator.output_path -
Per verificare il nome del lavoro di base di un lavoro di SageMaker formazione:
estimator.latest_training_job.job_name -
Per visualizzare la configurazione
CreateTrainingJobAPI operativa completa di un processo di SageMaker formazione:estimator.latest_training_job.describe() -
Per controllare l'elenco completo delle regole del Debugger mentre è in esecuzione un processo di SageMaker formazione:
estimator.latest_training_job.rule_job_summary() -
Per controllare il bucket S3 URI in cui vengono salvati i dati dei parametri del modello (tensori di output):
estimator.latest_job_debugger_artifacts_path() -
Per controllare il bucket S3 URI in cui vengono salvati i dati sulle prestazioni del modello (metriche di sistema e framework):
estimator.latest_job_profiler_artifacts_path() -
Per verificare la configurazione delle regole di Debugger per il debug dei tensori di output:
estimator.debugger_rule_configs -
Per controllare l'elenco delle regole del Debugger per il debug durante l'esecuzione di un processo di formazione: SageMaker
estimator.debugger_rules -
Per verificare la configurazione delle regole di Debugger per il monitoraggio e la profilazione dei parametri del sistema e del framework:
estimator.profiler_rule_configs -
Per controllare l'elenco delle regole del Debugger per il monitoraggio e la profilazione durante l'esecuzione di un processo di formazione: SageMaker
estimator.profiler_rules
Per ulteriori informazioni sulla classe SageMaker estimator e sui suoi metodi, consulta Estimator API
