翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

# Amazon SageMaker Studio Classic Experiments の Amazon SageMaker Debugger UI
<a name="debugger-on-studio"></a>

Amazon SageMaker Studio Classic Experiments の Amazon SageMaker Debugger Insights ダッシュボードを使用して、Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) インスタンスでトレーニングジョブを実行している間に、モデルのパフォーマンスとシステムのボトルネックを分析します。デバッガーダッシュボードを使って、トレーニングジョブに関するインサイトを得て、モデルトレーニングのパフォーマンスと精度を向上させます。デフォルトでは、デバッガーはトレーニングジョブのシステムメトリクス (CPU、GPU、GPU メモリ、ネットワーク、データ I/O) を 500 ミリ秒ごとに、基本的な出力テンソル (損失と精度) を 500 反復ごとにモニタリングします。また、Studio Classic UI または [Amazon SageMaker Python SDK](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable) を使って、Debugger の設定パラメータ値をさらにカスタマイズし、保存間隔を調整することもできます。

**重要**  
既存の Studio Classic アプリケーションを使用している場合は、アプリケーションを削除して再起動すると、最新の Studio Classic 機能を使用できるようになります。Studio Classic 環境を再起動して更新する方法については、「[Update Amazon SageMaker AI Studio Classic](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-tasks-update.html)」を参照してください。

**Topics**
+ [Amazon SageMaker Debugger インサイトダッシュボードを開く](debugger-on-studio-insights.md)
+ [Amazon SageMaker Debugger Insights ダッシュボードコントローラー](debugger-on-studio-insights-controllers.md)
+ [Amazon SageMaker Debugger Insights ダッシュボードの詳細](debugger-on-studio-insights-walkthrough.md)
+ [Amazon SageMaker Debugger Insights インスタンスをシャットダウンする](debugger-on-studio-insights-close.md)