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プロファイルデータにアクセスする - Amazon SageMaker AI

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プロファイルデータにアクセスする

注記

サポート終了通知: 2027 年 6 月 30 日に、 AWS は Amazon SageMaker Profiler のサポートを終了します。2027 年 6 月 30 日以降、プロファイラーコンソールまたはプロファイラーリソースにアクセスできなくなります。詳細については、「プロファイラーの可用性の変更」を参照してください。

SMDebug TrainingJob クラスは、システムおよびフレームワークのメトリクスが保存されている S3 バケットからデータを読み取ります。

TrainingJob オブジェクトを設定し、トレーニングジョブのプロファイリングイベントファイルを取得するには

from smdebug.profiler.analysis.notebook_utils.training_job import TrainingJob
tj = TrainingJob(training_job_name, region)
ヒント

training_job_name と region パラメータを指定して、トレーニングジョブにログを記録する必要があります。トレーニングジョブの情報を指定するには、2 つの方法があります。

  • SageMaker Python SDK を使用します。 ModelTrainer 

    import sagemaker
training_job_name=model_trainer.latest_training_job.job_name
region=Session().boto_region_name

  • 文字列を直接渡す。

    training_job_name="your-training-job-name-YYYY-MM-DD-HH-MM-SS-SSS"
region="us-west-2"
注記

デフォルトで、SageMaker デバッガーはシステムメトリクスを収集して、ハードウェアリソースの使用率とシステムのボトルネックをモニタリングします。次の関数を実行すると、フレームワークメトリクスが使用できないというエラーメッセージが表示されることがあります。フレームワークプロファイリングデータを取得し、フレームワークオペレーションに関するインサイトを得るには、フレームワークプロファイリングを有効にする必要があります。

トレーニングジョブの説明とメトリクスデータが保存されている S3 バケット URI を取得するには

tj.describe_training_job()
tj.get_config_and_profiler_s3_output_path()

システムおよびフレームワークのメトリクスが S3 URI から利用可能かどうかをチェックするには

tj.wait_for_sys_profiling_data_to_be_available()
tj.wait_for_framework_profiling_data_to_be_available()

メトリクスデータが利用可能になった後にシステムおよびフレームワークのリーダーオブジェクトを作成するには

system_metrics_reader = tj.get_systems_metrics_reader()
framework_metrics_reader = tj.get_framework_metrics_reader()

最新のトレーニングイベントファイルを更新して取得するには

リーダーオブジェクトには、最新のトレーニングイベントファイルを取得するための拡張メソッド refresh_event_file_list() があります。

system_metrics_reader.refresh_event_file_list()
framework_metrics_reader.refresh_event_file_list()