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Debugger Python クライアントライブラリを使用してデータを分析する - Amazon SageMaker AI

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Debugger Python クライアントライブラリを使用してデータを分析する

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。

トレーニングジョブの実行中または完了後に、Amazon SageMaker Python SDK と SMDebug クライアントライブラリを使って、デバッガーによって収集されたトレーニングデータにアクセスできます。Debugger Python クライアントライブラリには、トレーニングジョブデータをドリルダウンできる分析および視覚化ツールが用意されています。

ライブラリをインストールして分析ツールを使用するには (JupyterLab ノートブックまたは iPython カーネルで)

! pip install -U smdebug

次のトピックでは、Debugger Python ツールを使用してデバッガーによって収集されたトレーニングデータを視覚化して分析する方法について具体的に説明します。

システムおよびフレームワークのメトリクスを分析する