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# Interface do SageMaker usuário do Amazon Debugger no Amazon Studio Classic Experiments SageMaker
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Use o painel do Amazon SageMaker Debugger Insights no Amazon SageMaker Studio Classic Experiments para analisar o desempenho do seu modelo e os gargalos do sistema enquanto executa trabalhos de treinamento em instâncias do Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2). Obtenha insights sobre seus trabalhos de treinamento e melhore o desempenho e a precisão do treinamento do modelo com os painéis do Debugger. Por padrão, o Debugger monitora as métricas do sistema (CPU, GPU, memória da GPU, rede e E/S de dados) a cada 500 milissegundos e tensores de saída básicos (perda e precisão) a cada 500 iterações para trabalhos de treinamento. [Você também pode personalizar ainda mais os valores dos parâmetros de configuração do Debugger e ajustar os intervalos de salvamento por meio da interface do usuário do Studio Classic ou usando o SDK do Amazon Python. SageMaker ](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable) 

**Importante**  
Se você estiver usando uma aplicação Studio Classic existente, exclua a aplicação e reinicie para usar os atributos mais recentes do Studio Classic. Para obter instruções sobre como reiniciar e atualizar seu ambiente Studio Classic, consulte [Atualizar o Amazon SageMaker AI Studio Classic](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-tasks-update.html). 

**Topics**
+ [Abra o painel do Amazon SageMaker Debugger Insights](debugger-on-studio-insights.md)
+ [SageMaker Controlador de painel do Amazon Debugger Insights](debugger-on-studio-insights-controllers.md)
+ [Explore o painel do Amazon SageMaker Debugger Insights](debugger-on-studio-insights-walkthrough.md)
+ [Encerre a instância do Amazon SageMaker Debugger Insights](debugger-on-studio-insights-close.md)