Debugger API를 사용하여 나만의 사용자 지정 규칙 실행하기 - Amazon SageMaker AI

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Debugger API를 사용하여 나만의 사용자 지정 규칙 실행하기

아래의 코드 샘플은 Amazon SageMaker Python SDK를 사용하여 사용자 지정 규칙을 구성하는 방법을 보여줍니다. 이 예제에서는 이전 단계에서 생성한 사용자 지정 규칙 스크립트가 'path/to/my_custom_rule.py'에 있다고 가정합니다.

from sagemaker.debugger import Rule, CollectionConfig

custom_rule = Rule.custom(
    name='MyCustomRule',
    image_uri='759209512951.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/sagemaker-debugger-rule-evaluator:latest', 
    instance_type='ml.t3.medium',     
    source='path/to/my_custom_rule.py', 
    rule_to_invoke='CustomGradientRule',     
    collections_to_save=[CollectionConfig("gradients")], 
    rule_parameters={"threshold": "20.0"}
)

아래 목록은 Debugger Rule.custom API 인수에 대해 설명합니다.

  • name(str): 원하는 사용자 지정 규칙 이름을 지정합니다.

  • image_uri(str): 사용자 지정 규칙을 이해하는 로직이 있는 컨테이너의 이미지입니다. 훈련 작업에서 저장한 지정된 텐서 모음을 소싱하고 평가합니다. 에서 오픈 소스 SageMaker AI 규칙 평가자 이미지 목록을 찾을 수 있습니다사용자 지정 규칙 평가기를 위한 Amazon SageMaker Debugger 이미지 URI.

  • instance_type(str): 규칙 docker 컨테이너를 빌드하려면 인스턴스를 지정해야 합니다. 그러면 인스턴스가 훈련 컨테이너와 병렬로 스핀업합니다.

  • source(str): 사용자 지정 규칙 스크립트의 로컬 경로 또는 Amazon S3 URI입니다.

  • rule_to_invoke(str): 사용자 지정 규칙 스크립트의 특정 규칙 클래스 구현을 지정합니다. SageMaker AI는 규칙 작업에서 한 번에 하나의 규칙만 평가할 수 있도록 지원합니다.

  • collections_to_save(str): 규칙을 실행하기 위해 저장할 텐서 모음을 지정합니다.

  • rule_parameters(사전): 사전 형식으로 파라미터 입력을 받아들입니다. 사용자 지정 규칙 스크립트에서 구성한 매개 변수를 조정할 수 있습니다.

custom_rule 객체를 설정한 후 모든 훈련 작업에 대한 SageMaker AI 예측기를 빌드하는 데 사용할 수 있습니다. 훈련 스크립트에 entry_point를 지정하세요. 훈련 스크립트는 변경할 필요가 없습니다.

from sagemaker.tensorflow import TensorFlow

estimator = TensorFlow(
                role=sagemaker.get_execution_role(),
                base_job_name='smdebug-custom-rule-demo-tf-keras',
                entry_point='path/to/your_training_script.py'
                train_instance_type='ml.p2.xlarge'
                ...
                
                # debugger-specific arguments below
                rules = [custom_rule]
)

estimator.fit()

Debugger 사용자 지정 규칙 사용에 대한 추가 변형 및 고급 예제는 다음 예제 노트북을 참조하세요.