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SageMaker 디버거를 위한 유용한 에스티메이터 클래스 메서드
다음 추정기 클래스 메서드는 SageMaker 훈련 작업 정보에 액세스하고 디버거에서 수집한 훈련 데이터의 출력 경로를 검색하는 데 유용합니다. 다음 메서드는 estimator.fit()
메서드로 훈련 작업을 시작한 후 실행할 수 있습니다.
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훈련 작업의 기본 S3 버킷을 URI 확인하려면: SageMaker
estimator.output_path
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SageMaker 교육 작업의 기본 작업 이름을 확인하려면:
estimator.latest_training_job.job_name
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SageMaker 교육
CreateTrainingJob
API 작업의 전체 운영 구성을 보려면:estimator.latest_training_job.describe()
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SageMaker 교육 작업이 실행되는 동안 디버거 규칙의 전체 목록을 확인하려면:
estimator.latest_training_job.rule_job_summary()
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모델 파라미터 데이터 (출력 텐서) 가 저장된 S3 버킷을 URI 확인하려면:
estimator.latest_job_debugger_artifacts_path()
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모델 성능 데이터 (시스템 및 프레임워크 지표) 가 저장되는 S3 버킷을 URI 확인하려면:
estimator.latest_job_profiler_artifacts_path()
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출력 텐서 디버깅을 위한 디버거 규칙 구성을 확인하려면:
estimator.debugger_rule_configs
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SageMaker 교육 작업이 실행되는 동안 디버깅을 위한 디버거 규칙 목록을 확인하려면:
estimator.debugger_rules
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시스템 및 프레임워크 지표를 모니터링하고 프로파일링하기 위한 디버거 규칙 구성을 확인하려면:
estimator.profiler_rule_configs
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SageMaker 교육 작업이 실행되는 동안 모니터링 및 프로파일링을 위한 디버거 규칙 목록을 확인하려면:
estimator.profiler_rules
SageMaker 추정기 클래스와 해당 메서드에 대한 자세한 내용은 API Amazon Python의 Estimator를