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Baixe o relatório de treinamento do Debugger XGBoost
Baixe o relatório de XGBoost treinamento do Debugger enquanto seu trabalho de treinamento estiver em execução ou após o término do trabalho usando o Amazon SageMaker SDKPython
- Download using the SageMaker Python SDK and AWS CLI
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Verifique a base URI de saída S3 padrão do trabalho atual.
estimator.output_path
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Verifique o nome do trabalho atual.
estimator.latest_training_job.job_name
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O XGBoost relatório do Debugger é armazenado em.
<default-s3-output-base-uri>/<training-job-name>/rule-output
Configure o caminho de saída da regra da seguinte forma:rule_output_path = estimator.output_path + "/" + estimator.latest_training_job.job_name + "/rule-output"
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Para verificar se o relatório foi gerado, liste os diretórios e arquivos recursivamente em
rule_output_path
usandoaws s3 ls
com a opção--recursive
.! aws s3 ls {rule_output_path} --recursive
Isso deve retornar uma lista completa de arquivos em pastas geradas automaticamente denominadas
CreateXgboostReport
eProfilerReport-1234567890
. O relatório de XGBoost treinamento é armazenado noCreateXgboostReport
, e o relatório de criação de perfil é armazenado naProfilerReport-1234567890
pasta. Para saber mais sobre o relatório de criação de perfil gerado por padrão com o trabalho XGBoost de treinamento, consulteSageMaker Relatório interativo do Debugger.xgboost_report.html
É um relatório de XGBoost treinamento gerado automaticamente pelo Debugger. Oxgboost_report.ipynb
é um bloco de anotações Jupyter usado para agregar resultados de treinamento ao relatório. Você pode baixar todos os arquivos, navegar pelo arquivo do HTML relatório e modificar o relatório usando o notebook. -
Faça download dos arquivos recursivamente usando
aws s3 cp
. O comando a seguir salva todos os arquivos de saída da regra na pastaProfilerReport-1234567890
sob o diretório de trabalho atual.! aws s3 cp {rule_output_path}
./
--recursivedica
Se você estiver usando um servidor do bloco de anotações Jupyter, execute
!pwd
para verificar o diretório de trabalho atual. -
Abaixo do diretório
/CreateXgboostReport
, abraxgboost_report.html
. Se você estiver usando JupyterLab, escolha HTMLConfiar para ver o relatório de treinamento do Debugger gerado automaticamente. -
Abra o arquivo
xgboost_report.ipynb
para explorar como o relatório é gerado. Você pode personalizar e estender o relatório de treinamento usando o arquivo do bloco de anotações Jupyter.
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- Download using the Amazon S3 console
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Faça login no AWS Management Console e abra o console do Amazon S3 em. https://console.aws.amazon.com/s3/
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Procure o bucket base do S3. Por exemplo, se você não especificou o nome de trabalho básico, o nome básico do bucket do S3 deve estar no seguinte formato:
sagemaker-
. Procure o bucket S3 básico por meio do campo Localizar bucket pelo nome.<region>
-111122223333 -
No bucket básico do S3, procure o nome do trabalho de treinamento inserindo o prefixo do nome do trabalho em Localizar objetos por prefixo e, em seguida, escolhendo o nome do trabalho de treinamento.
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No bucket S3 do trabalho de treinamento, escolha a subpasta rule-output/. Deve haver três subpastas para os dados de treinamento coletados pelo Debugger: debug-output/, profiler-output/ e rule-output/.
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Na pasta rule-output/, escolha a pasta /. CreateXgboostReport A pasta contém xbgoost_report.html (o relatório gerado automaticamente em html) e xbgoost_report.ipynb (um bloco de anotações Jupyter com scripts usados para gerar o relatório).
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Escolha o arquivo xbgoost_report.html, escolha Ações de download e, em seguida, escolha Baixar.
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Abra o arquivo xbgoost_report.html baixado em um navegador da web.