쿠키 기본 설정 선택

당사는 사이트와 서비스를 제공하는 데 필요한 필수 쿠키 및 유사한 도구를 사용합니다. 고객이 사이트를 어떻게 사용하는지 파악하고 개선할 수 있도록 성능 쿠키를 사용해 익명의 통계를 수집합니다. 필수 쿠키는 비활성화할 수 없지만 '사용자 지정' 또는 ‘거부’를 클릭하여 성능 쿠키를 거부할 수 있습니다.

사용자가 동의하는 경우 AWS와 승인된 제3자도 쿠키를 사용하여 유용한 사이트 기능을 제공하고, 사용자의 기본 설정을 기억하고, 관련 광고를 비롯한 관련 콘텐츠를 표시합니다. 필수가 아닌 모든 쿠키를 수락하거나 거부하려면 ‘수락’ 또는 ‘거부’를 클릭하세요. 더 자세한 내용을 선택하려면 ‘사용자 정의’를 클릭하세요.

디버거 Python 클라이언트 라이브러리를 사용하여 데이터 분석

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디버거 Python 클라이언트 라이브러리를 사용하여 데이터 분석 - Amazon SageMaker AI

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

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훈련 작업이 실행 중이거나 완료된 후 Amazon SageMaker Python SDKSMDebug 클라이언트 라이브러리를 사용하여 디버거에서 수집한 훈련 데이터에 액세스할 수 있습니다. Debugger Python 클라이언트 라이브러리는 훈련 작업 데이터를 자세히 살펴볼 수 있는 분석 및 시각화 도구를 제공합니다.

라이브러리를 설치하고 분석 도구를 사용하려면(JupyterLab 노트북 또는 IPython 커널에서)

! pip install -U smdebug

다음 주제에서는 디버거 Python 도구를 사용하여 디버거에서 수집한 훈련 데이터를 시각화하고 분석하는 방법을 안내합니다.

시스템 및 프레임워크 지표 분석

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