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Ações sobre regras usando Amazon CloudWatch e AWS Lambda
nota
O Amazon SageMaker Debugger não está mais aberto a novos clientes. Os clientes existentes podem continuar usando o serviço normalmente. AWS continua investindo em melhorias de segurança e disponibilidade para o Debugger, mas não planejamos introduzir novos recursos. Para obter mais informações, consulte Alteração na disponibilidade do depurador.
A Amazon CloudWatch coleta registros de tarefas de treinamento de modelos de SageMaker IA da Amazon e registros de tarefas de processamento de regras do Amazon SageMaker Debugger. Configure o Debugger com o Amazon CloudWatch Events e tome medidas com base no AWS Lambda status de avaliação da regra do Debugger.
Cadernos de exemplo
Você pode executar os seguintes exemplos de notebooks, que estão preparados para experimentar a interrupção de um trabalho de treinamento usando ações nas regras integradas do Debugger usando Amazon e. CloudWatch AWS Lambda
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Amazon SageMaker Debugger - Reagindo a eventos a partir de regras CloudWatch
Este caderno de exemplo executa um trabalho de treinamento que apresenta um problema de gradiente de desaparecimento. A regra VanishingGradient integrada do Debugger é usada durante a construção da IA. SageMaker TensorFlow ModelTrainer Quando a regra do Debugger detecta o problema, o trabalho de treinamento é encerrado.
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Detecte o treinamento paralisado e invoque ações usando SageMaker a regra do depurador
Este exemplo de caderno executa um script de treinamento com uma linha de código que o força a dormir por 10 minutos. A regra StalledTrainingRule integrada do Debugger invoca problemas e interrompe o trabalho de treinamento.
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