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# Crie um SageMaker AI XGBoost ModelTrainer com a regra do Debugger XGBoost Report
<a name="debugger-training-xgboost-report-estimator"></a>

**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](debugger-availability-change.md). 

A regra [CreateXgboostReport](debugger-built-in-rules.md#create-xgboost-report) coleta os seguintes tensores de saída do seu trabalho de treinamento: 
+ `hyperparameters`: Salva na primeira etapa.
+ `metrics`: Economiza perdas e precisão a cada 5 etapas.
+ `feature_importance`: Salva a cada 5 etapas.
+ `predictions`: Salva a cada 5 etapas.
+ `labels`: Salva a cada 5 etapas.

Os tensores de saída são salvos em um bucket S3 padrão. Por exemplo, .`s3://sagemaker-{{<region>}}-{{<12digit_account_id>}}/{{<base-job-name>}}/debug-output/`

Ao criar uma SageMaker IA ModelTrainer para um trabalho de treinamento do XGBoost, especifique a regra conforme mostrado no código de exemplo a seguir.

```
import boto3
import sagemaker
from sagemaker.train import ModelTrainer
from sagemaker import image_uris
from sagemaker.debugger import Rule, rule_configs

rules=[
    {{Rule.sagemaker(rule_configs.create_xgboost_report())}}
]

region = boto3.Session().region_name
xgboost_container=sagemaker.image_uris.retrieve("xgboost", region, "{{1.2-1}}")

model_trainer=ModelTrainer(
    role=sagemaker.get_execution_role()
    image_uri=xgboost_container,
    base_job_name="{{debugger-xgboost-report-demo}}",
    instance_count={{1}},
    instance_type="{{ml.m5.2xlarge}}",
    
    # Add the Debugger XGBoost report rule
    rules=rules
)

model_trainer.train()
```