Registre SageMaker eventos da Amazon com a Amazon CloudWatch - Amazon SageMaker

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Registre SageMaker eventos da Amazon com a Amazon CloudWatch

Para ajudá-lo a depurar seus trabalhos de compilação, trabalhos de processamento, trabalhos de treinamento, endpoints, trabalhos de transformação, instâncias de notebook e configurações de ciclo de vida de instâncias de notebook, qualquer coisa que um contêiner de algoritmo, um contêiner de modelo ou uma configuração de ciclo de vida de instância de notebook envie ou também seja enviado para o Amazon Logs. stdout stderr CloudWatch Além de depuração, você pode usá-los para análise de progresso.

Logs

A tabela a seguir lista todos os registros fornecidos pela Amazon SageMaker.

Logs

Nome do grupo de logs Nome do fluxo de logs
/aws/sagemaker/CompilationJobs

[compilation-job-name]
/aws/sagemaker/Endpoints/[EndpointName]

[production-variant-name]/[instance-id]

(Para endpoints de inferência assíncrona) [production-variant-name]/[instance-id]/data-log

(Para pipelines de inferência) [production-variant-name]/[instance-id]/[container-name provided in SageMaker model]
/aws/sagemaker/groundtruth/WorkerActivity

aws/sagemaker/groundtruth/worker-activity/[requester-AWS-Id]-[region]/[timestamp]
/aws/sagemaker/InferenceRecommendationsJobs

[inference-recommendations-job-name]/execution

[inference-recommendations-job-name]/CompilationJob/[compilation-job-name]

[inference-recommendations-job-name]/Endpoint/[endpoint-name]
/aws/sagemaker/LabelingJobs

[labeling-job-name]
/aws/sagemaker/NotebookInstances

[notebook-instance-name]/[LifecycleConfigHook]

[notebook-instance-name]/jupyter.log
/aws/sagemaker/ProcessingJobs

[processing-job-name]/[hostname]-[epoch_timestamp]
/aws/sagemaker/studio

[domain-id]/[user-profile-name]/[app-type]/[app-name]

[domain-id]/domain-shared/rstudioserverpro/default
/aws/sagemaker/TrainingJobs

[training-job-name]/algo-[instance-number-in-cluster]-[epoch_timestamp]
/aws/sagemaker/TransformJobs

[transform-job-name]/[instance-id]-[epoch_timestamp]

[transform-job-name]/[instance-id]-[epoch_timestamp]/data-log

[transform-job-name]/[instance-id]-[epoch_timestamp]/[container-name provided in SageMaker model] (For Inference Pipelines)
nota

1. O fluxo de logs /aws/sagemaker/NotebookInstances/[LifecycleConfigHook] é criado quando você cria uma instância de bloco de anotações com uma configuração de ciclo de vida. Para obter mais informações, consulte Personalizar uma instância do SageMaker notebook usando um LCC script.

2. Para pipelines de inferência, se você não fornecer nomes de contêineres, a plataforma usará **container-1, container-2** e assim por diante, correspondendo à ordem fornecida no modelo. SageMaker

Para obter mais informações sobre o registro de eventos com o CloudWatch registro, consulte O que é o Amazon CloudWatch Logs? no Guia do CloudWatch usuário da Amazon.