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Métodos úteis de classes de SageMaker estimadores para o Debugger
Os métodos da classe estimadora a seguir são úteis para acessar as informações do seu trabalho de SageMaker treinamento e recuperar os caminhos de saída dos dados de treinamento coletados pelo Debugger. Os métodos a seguir são executáveis depois que você inicia um trabalho de treinamento com o método estimator.fit().
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Para verificar o bucket S3 básico URI de um trabalho de SageMaker treinamento:
estimator.output_path -
Para verificar o nome do trabalho base de um trabalho de SageMaker treinamento:
estimator.latest_training_job.job_name -
Para ver uma configuração
CreateTrainingJobAPI operacional completa de um trabalho de SageMaker treinamento:estimator.latest_training_job.describe() -
Para verificar uma lista completa das regras do Debugger durante a execução de um trabalho SageMaker de treinamento:
estimator.latest_training_job.rule_job_summary() -
Para verificar o bucket S3 em URI que os dados dos parâmetros do modelo (tensores de saída) são salvos:
estimator.latest_job_debugger_artifacts_path() -
Para verificar o bucket do S3 URI em que os dados de desempenho do modelo (métricas do sistema e da estrutura) são salvos:
estimator.latest_job_profiler_artifacts_path() -
Para verificar a configuração da regra do Debugger para depurar tensores de saída:
estimator.debugger_rule_configs -
Para verificar a lista das regras do Debugger para depuração durante a execução de um trabalho de treinamento: SageMaker
estimator.debugger_rules -
Para verificar a configuração da regra do Debugger para monitorar e definir o perfil das métricas do sistema e da estrutura:
estimator.profiler_rule_configs -
Para verificar a lista das regras do Debugger para monitoramento e criação de perfil durante a execução de um trabalho de SageMaker treinamento:
estimator.profiler_rules
Para obter mais informações sobre a classe do SageMaker estimador e seus métodos, consulte Estimator no API
