Debugger の組み込みルールをカスタムパラメータ値で使用する - Amazon SageMaker AI

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Debugger の組み込みルールをカスタムパラメータ値で使用する

組み込みルールのパラメータ値を調整し、テンソルコレクションの正規表現をカスタマイズする場合は、ProfilerRule.sagemaker および Rule.sagemaker クラスメソッドの base_config および rule_parameters パラメータを設定します。Rule.sagemaker クラスメソッドの場合、collections_to_save パラメータを使用してテンソルコレクションをカスタマイズすることもできます。CollectionConfig クラスの使用方法については、「を使用してテンソルコレクションを設定する CollectionConfig API」を参照してください 。

パラメータ値をカスタマイズするには、組み込みルールに次の設定テンプレートを使用します。好きなようにルールパラメータを変更することで、トリガーされるルールの感度を調整できます。

  • base_config 引数は、組み込みルールメソッドを呼び出す場所です。

  • rule_parameters 引数は、デバッガーの組み込みルールのリスト にリストされている組み込みルールのデフォルトのキーバリューを調整するためのものです。

  • collections_to_save 引数は、 を介してテンソル設定を取ります。これにはAPI、 引数nameと CollectionConfig parameters引数が必要です。

デバッガールールクラス、メソッド、パラメータの詳細については、Amazon Python のSageMaker 「AI デバッガールールクラス」を参照してください。 SageMaker SDK

from sagemaker.debugger import Rule, ProfilerRule, rule_configs, CollectionConfig

rules=[
    Rule.sagemaker(
        base_config=rule_configs.built_in_rule_name(),
        rule_parameters={
                "key": "value"
        },
        collections_to_save=[ 
            CollectionConfig(
                name="tensor_collection_name", 
                parameters={
                    "key": "value"
                } 
            )
        ]
    )
]

各ルールのパラメータの説明と値のカスタマイズ例については、「デバッガーの組み込みルールのリスト」を参照してください。