기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다. # 디버거용 유용한 SageMaker AI 예측기 클래스 메서드 다음 예측기 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. + SageMaker 훈련 작업의 기본 S3 버킷 URI를 확인하려면: ``` estimator.output_path ``` + SageMaker 훈련 작업의 기본 작업 이름을 확인하려면: ``` estimator.latest_training_job.job_name ``` + SageMaker 훈련 작업의 전체 `CreateTrainingJob` API 작업 구성을 보려면: ``` estimator.latest_training_job.describe() ``` + SageMaker 훈련 작업이 실행되는 동안 디버거 규칙의 전체 목록을 확인하려면: ``` estimator.latest_training_job.rule_job_summary() ``` + 모델 파라미터 데이터(출력 텐서)가 저장된 S3 버킷 URI를 확인하려면: ``` estimator.latest_job_debugger_artifacts_path() ``` + 모델 성능 데이터(시스템 및 프레임워크 지표)가 저장되는 S3 버킷 URI를 확인하려면: ``` estimator.latest_job_profiler_artifacts_path() ``` + 출력 텐서 디버깅을 위한 디버거 규칙 구성을 확인하려면: ``` estimator.debugger_rule_configs ``` + SageMaker 훈련 작업이 실행되는 동안 디버깅을 위한 디버거 규칙 목록을 확인하려면: ``` estimator.debugger_rules ``` + 시스템 및 프레임워크 지표를 모니터링하고 프로파일링하기 위한 디버거 규칙 구성을 확인하려면: ``` estimator.profiler_rule_configs ``` + SageMaker 훈련 작업이 실행되는 동안 모니터링 및 프로파일링에 대한 디버거 규칙 목록을 확인하려면: ``` estimator.profiler_rules ``` SageMaker AI 예측기 클래스 및 해당 메서드에 대한 자세한 내용은 [Amazon SageMaker Python SDK](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable)의 [예측기 API](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/estimators.html#sagemaker.estimator.Estimator)를 참조하세요.