Faça um gráfico das métricas do sistema e dos dados de métricas da estrutura - Amazon SageMaker

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Faça um gráfico das métricas do sistema e dos dados de métricas da estrutura

Você pode usar os objetos de métricas do sistema e do algoritmo das seguintes classes de visualização para traçar gráficos e histogramas da linha do tempo.

nota

Para visualizar os dados com métricas restritas nos seguintes métodos de gráfico de objetos de visualização, especifique os parâmetros. select_dimensions select_events Por exemplo, se você especificar select_dimensions=["GPU"], os métodos de plotagem filtram as métricas que incluem a palavra-chave “GPU”. Se você especificar select_events=["total"], os métodos de plotagem filtrarão as métricas que incluem as tags de eventos “totais” no final dos nomes das métricas. Se você habilitar esses parâmetros e fornecer as sequências de palavras-chave, as classes de visualização retornarão os gráficos com métricas filtradas.

  • A classe MetricsHistogram

    from smdebug.profiler.analysis.notebook_utils.metrics_histogram import MetricsHistogram

metrics_histogram = MetricsHistogram(system_metrics_reader)
metrics_histogram.plot(
    starttime=0, 
    endtime=system_metrics_reader.get_timestamp_of_latest_available_file(), 
    select_dimensions=["CPU", "GPU", "I/O"], # optional
    select_events=["total"]                  # optional
)

  • A classe StepTimelineChart

    from smdebug.profiler.analysis.notebook_utils.step_timeline_chart import StepTimelineChart

view_step_timeline_chart = StepTimelineChart(framework_metrics_reader)

  • A classe StepHistogram

    from smdebug.profiler.analysis.notebook_utils.step_histogram import StepHistogram

step_histogram = StepHistogram(framework_metrics_reader)
step_histogram.plot(
    starttime=step_histogram.last_timestamp - 5 * 1000 * 1000, 
    endtime=step_histogram.last_timestamp, 
    show_workers=True
)

  • A classe TimelineCharts

    from smdebug.profiler.analysis.notebook_utils.timeline_charts import TimelineCharts

view_timeline_charts = TimelineCharts(
    system_metrics_reader, 
    framework_metrics_reader,
    select_dimensions=["CPU", "GPU", "I/O"], # optional
    select_events=["total"]                  # optional 
)

view_timeline_charts.plot_detailed_profiler_data([700,710])

  • A classe Heatmap

    from smdebug.profiler.analysis.notebook_utils.heatmap import Heatmap

view_heatmap = Heatmap(
    system_metrics_reader,
    framework_metrics_reader,
    select_dimensions=["CPU", "GPU", "I/O"], # optional
    select_events=["total"],                 # optional
    plot_height=450
)