Amazon SageMaker Studio Classic 실험에서 Amazon SageMaker Debugger UI

Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2) 인스턴스에서 훈련 작업을 실행하는 동안 Amazon SageMaker Studio Classic 실험에서 Amazon SageMaker Debugger Insights 대시보드를 사용하여 모델 성능과 시스템 병목 현상을 분석할 수 있습니다. 디버거 대시보드를 사용하여 훈련 작업에 대한 통찰력을 얻고 모델 훈련 성능 및 정확성을 개선하세요. 기본적으로 디버거는 훈련 작업에 대해 500밀리초마다 시스템 지표(CPU, GPU, GPU 메모리, 네트워크 및 데이터 I/O)를 모니터링하고 500 반복마다 기본 출력 텐서(손실 및 정확도)를 모니터링합니다. 또한 Studio Classic UI를 통해 또는 Amazon SageMaker Python SDK를 사용하여 디버거 구성 파라미터 값을 추가로 사용자 지정하고 저장 간격을 조정할 수 있습니다.