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모든 SageMaker 훈련 작업에 대해 Amazon SageMaker Debugger는 ProfilerReport 규칙을 실행하고 SageMaker Debugger 대화형 보고서를 자동 생성합니다. ProfilerReport 규칙은 해당하는 HTML 파일(profiler-report.html)을 생성하는 Jupyter notebook 파일(profiler-report.ipynb)을 제공합니다.
Debugger는 사용자가 최종 profiler-report.html 파일을 열면 Jupyter notebook에서 고유한 ProfilerReport 규칙의 처리 작업 ARN을 수집하는 코드를 포함하여 프로파일링 보고서 사용량 통계를 수집합니다.
Debugger는 사용자가 최종 HTML 보고서를 열었는지 여부에 대한 정보만 수집합니다. 훈련 작업, 훈련 데이터, 훈련 스크립트, 처리 작업, 로그 또는 프로파일링 보고서 자체의 내용에서는 어떠한 정보도 수집하지 않습니다.
다음 옵션 중 하나를 사용하여 사용량 통계 수집을 거부할 수 있습니다.
(권장) 옵션 1: 훈련 작업 실행 전 옵트아웃
옵트아웃하려면 훈련 작업 요청에 다음과 같은 Debugger ProfilerReport 규칙 구성을 추가해야 합니다.
estimator=sagemaker.estimator.Estimator(
...
rules=ProfilerRule.sagemaker(
base_config=rule_configs.ProfilerReport()
rule_parameters={"opt_out_telemetry": "True"}
)
)옵션 2: 훈련 작업 완료 후 옵트아웃
훈련 완료 후 옵트아웃하려면 profiler-report.ipynb 파일을 수정해야 합니다.
참고
옵션 1을 훈련 작업 요청에 추가하지 않고 자동 생성된 HTML 보고서는 옵션 2를 사용하여 옵트아웃한 후에도 여전히 사용량 통계를 보고합니다.
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SageMaker Debugger 프로파일링 보고서 다운로드 페이지에 있는 Debugger 프로파일링 보고서 파일 다운로드 지침을 따르세요.
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/ProfilerReport-1234567890/profiler-output디렉터리에서profiler-report.ipynb를 엽니다. -
다음 예제 코드와 같이 다섯 번째 코드 셀의
setup_profiler_report()함수에opt_out=True을 추가합니다.setup_profiler_report(processing_job_arn,opt_out=True) -
코드 셀을 실행하여 옵트아웃을 완료합니다.
