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# Esperimenti dell'interfaccia utente di Amazon SageMaker Debugger in Amazon Studio Classic SageMaker
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Utilizza la dashboard di Amazon SageMaker Debugger Insights in Amazon SageMaker Studio Classic Experiments per analizzare le prestazioni del modello e i colli di bottiglia del sistema durante l'esecuzione di lavori di formazione su istanze Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2). Ottieni informazioni dettagliate sui tuoi processi di addestramento e migliora le prestazioni dell’addestramento del modello e la precisione dei pannelli di controllo di Debugger. In base all’impostazione predefinita, Debugger monitora le metriche di sistema (CPU, GPU, memoria GPU, rete e I/O dei dati) ogni 500 millisecondi e i tensori di output di base (perdita e precisione) ogni 500 iterazioni per i processi di addestramento. [Puoi anche personalizzare ulteriormente i valori dei parametri di configurazione del Debugger e regolare gli intervalli di salvataggio tramite l'interfaccia utente di Studio Classic o utilizzando Amazon Python SDK. SageMaker ](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable) 

**Importante**  
Se utilizzi un’app Studio Classic esistente, eliminala e riavvia per utilizzare le funzionalità di Studio Classic più recenti. Per istruzioni su come riavviare e aggiornare l'ambiente Studio Classic, consulta [Update Amazon SageMaker AI Studio Classic](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-tasks-update.html). 

**Topics**
+ [Apri il pannello di controllo di Amazon SageMaker Debugger Insights](debugger-on-studio-insights.md)
+ [Controller di SageMaker dashboard Amazon Debugger Insights](debugger-on-studio-insights-controllers.md)
+ [Esplora la dashboard di Amazon SageMaker Debugger Insights](debugger-on-studio-insights-walkthrough.md)
+ [Chiudi l'istanza Amazon SageMaker Debugger Insights](debugger-on-studio-insights-close.md)