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# XGBoost용 SageMaker Debugger 대화형 보고서
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**참고**  
Amazon SageMaker Debugger는 더 이상 신규 고객에게 공개되지 않습니다. 기존 고객은 서비스를 정상적으로 계속 사용할 수 있습니다.는 AWS Debugger의 보안 및 가용성 개선에 계속 투자하지만 새로운 기능을 도입할 계획은 없습니다. 자세한 내용은 [디버거 가용성 변경](debugger-availability-change.md) 단원을 참조하십시오.

Debugger에서 자동 생성된 훈련 보고서를 받을 수 있습니다. Debugger 보고서는 훈련 작업에 대한 인사이트를 제공하고 모델 성능을 개선하기 위한 권장 사항을 제안합니다. SageMaker AI XGBoost 훈련 작업에서는 Debugger [CreateXgboostReport](debugger-built-in-rules.md#create-xgboost-report) 규칙을 사용하여 훈련 진행 상황 및 결과에 대한 포괄적인 훈련 보고서를 확보합니다. 이 가이드에 따라 XGBoost ModelTrainer를 구성하는 동안 [CreateXgboostReport](debugger-built-in-rules.md#create-xgboost-report) 규칙을 지정하고, [Amazon SageMaker Python SDK](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable) 또는 Amazon S3 콘솔을 사용하여 보고서를 다운로드하고, 훈련 결과에 대한 인사이트를 얻습니다.

**참고**  
훈련 작업이 실행되는 동안 또는 작업이 끝난 후에 디버거 보고서를 다운로드할 수 있습니다. 훈련 중에 디버거는 현재 규칙의 평가 상태를 반영하여 보고서를 동시에 업데이트합니다. 훈련 작업이 완료된 후에만 전체 디버거 보고서를 다운로드할 수 있습니다.

**중요**  
보고서에서 플롯과 권장 사항은 정보 제공 목적으로 제공되며 확정적이지는 않습니다. 사용자는 정보를 독립적으로 평가할 책임이 있습니다.

**Topics**
+ [Debugger XGBoost 보고서 규칙을 사용하여 SageMaker AI XGBoost ModelTrainer 구성](debugger-training-xgboost-report-estimator.md)
+ [Debugger XGBoost 훈련 보고서를 다운로드하세요.](debugger-training-xgboost-report-download.md)
+ [Debugger XGBoost 훈련 보고서 안내서](debugger-training-xgboost-report-walkthrough.md)