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Usar ações integradas das regras do Depurador

Use as ações integradas do Debugger para responder aos problemas encontrados por Regra do Depurador. A classe rule_configs Debugger fornece ferramentas para configurar uma lista de ações, incluindo a interrupção automática de trabalhos de treinamento e o envio de notificações usando o Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) quando as regras do Debugger encontram problemas de treinamento. Os tópicos a seguir orienta as etapas necessárias para realizar essas tarefas.

Configurar o Amazon SNS, criar um tópico SMDebugRules e assinar o tópico

Esta seção explica como configurar um SMDebugRules tópico do Amazon SNS, inscrever-se nele e confirmar a assinatura para receber notificações das regras do Debugger.

Para se inscrever no tópico SMDebug Regras

Depois de assinar o tópico SMDebugRegras, você receberá a seguinte mensagem de confirmação por e-mail ou telefone:

Para obter mais informações sobre o Amazon SNS, consulte Mensagens de texto móveis (SMS) e Notificações por e-mail no Guia do desenvolvedor do Amazon SNS.

Configurar o seu perfil do IAM para anexar as políticas necessárias

Nesta etapa, adicione as políticas necessárias à perfil do IAM.

Para obter mais exemplos de configuração de políticas do IAM para o Amazon SNS, consulte Exemplos de casos de controle de acesso ao Amazon SNS.

Configuração das regras do Depurador com ações integradas

Depois de concluir com êxito as configurações necessárias nas etapas anteriores, você poderá configurar as ações integradas do Debugger para regras de depuração, conforme mostrado no script de exemplo a seguir. Você pode escolher quais ações internas usar ao criar o objeto da lista actions. O rule_configs é um módulo auxiliar que fornece ferramentas de alto nível para configurar as regras e ações integradas do Debugger. As seguintes ações integradas estão disponíveis para o Debugger:

Você pode usar todas as ações integradas ou um subconjunto de ações concluindo usando o método rule_configs.ActionList(), que usa as ações integradas e configura uma lista de ações.

Para adicionar todas as três ações integradas a uma única regra

Se você quiser atribuir todas as três ações integradas a uma única regra, configure uma lista de ações integradas do Debugger ao construir um estimador. Use o modelo a seguir para construir o estimador, e o Debugger interromperá os trabalhos de treinamento e enviará notificações por email e texto para quaisquer regras que você usar para monitorar o progresso do seu trabalho de treinamento.

from sagemaker.debugger import Rule, rule_configs

# Configure an action list object for Debugger rules
actions = rule_configs.ActionList(
    rule_configs.StopTraining(), 
    rule_configs.Email("abc@abc.com"), 
    rule_configs.SMS("+1234567890")
)

# Configure rules for debugging with the actions parameter
rules = [
    Rule.sagemaker(
        base_config=rule_configs.built_in_rule(),         # Required
        rule_parameters={"paramter_key": value },        # Optional
        actions=actions
    )
]

estimator = Estimator(
    ...
    rules = rules
)

estimator.fit(wait=False)

Para criar vários objetos de ação integrados para atribuir ações diferentes a uma única regra

Se desejar atribuir ações integradas para serem acionadas em diferentes valores de limite de uma única regra, você poderá criar vários objetos de ação integrados, conforme mostrado no script a seguir. Para evitar um erro de conflito ao executar a mesma regra, você deve enviar nomes de tarefas de regras diferentes (especificar sequências diferentes para o atributo name das regras), conforme mostrado no modelo de script de exemplo a seguir. Este exemplo mostra como configurar StalledTrainingRule para realizar duas ações diferentes: enviar um e-mail para abc@abc.com quando um trabalho de treinamento parar por 60 segundos e interromper o trabalho de treinamento se ficar parado por 120 segundos.

from sagemaker.debugger import Rule, rule_configs
import time

base_job_name_prefix= 'smdebug-stalled-demo-' + str(int(time.time()))

# Configure an action object for StopTraining
action_stop_training = rule_configs.ActionList(
    rule_configs.StopTraining()
)

# Configure an action object for Email
action_email = rule_configs.ActionList(
    rule_configs.Email("abc@abc.com")
)

# Configure a rule with the Email built-in action to trigger if a training job stalls for 60 seconds
stalled_training_job_rule_email = Rule.sagemaker(
        base_config=rule_configs.stalled_training_rule(),
        rule_parameters={
                "threshold": "60", 
                "training_job_name_prefix": base_job_name_prefix
        },
        actions=action_email
)
stalled_training_job_rule_text.name="StalledTrainingJobRuleEmail"

# Configure a rule with the StopTraining built-in action to trigger if a training job stalls for 120 seconds
stalled_training_job_rule = Rule.sagemaker(
        base_config=rule_configs.stalled_training_rule(),
        rule_parameters={
                "threshold": "120", 
                "training_job_name_prefix": base_job_name_prefix
        },
        actions=action_stop_training
)
stalled_training_job_rule.name="StalledTrainingJobRuleStopTraining"

estimator = Estimator(
    ...
    rules = [stalled_training_job_rule_email, stalled_training_job_rule]
)

estimator.fit(wait=False)

Enquanto o trabalho de treinamento está em execução, a ação integrada do Debugger envia e-mails de notificação e mensagens de texto sempre que a regra encontra problemas com seu trabalho de treinamento. A captura de tela a seguir mostra um exemplo de notificação por email para um trabalho de treinamento que apresenta um problema de trabalho de treinamento paralisado.

A captura de tela a seguir mostra um exemplo de notificação de texto que o Debugger envia quando a regra encontra um problema. StalledTraining

Considerações sobre o uso das ações integradas do Depurador