下载调试器XGBoost培训报告 - Amazon SageMaker

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下载调试器XGBoost培训报告

使用 Amaz SageMaker on Python SDK 和 AWS Command Line Interface (CLI) 在训练作业运行时或任务完成后下载调试器XGBoost训练报告。

Download using the SageMaker Python SDK and AWS CLI

  1. 检查当前作业的默认 S3 输出基础URI。

    estimator.output_path

  2. 检查当前作业名称。

    estimator.latest_training_job.job_name

  3. 调试器XGBoost报告存储在<default-s3-output-base-uri>/<training-job-name>/rule-output。如下所示配置规则输出路径：

    rule_output_path = estimator.output_path + "/" + estimator.latest_training_job.job_name + "/rule-output"

  4. 要检查报告是否已生成，请在 rule_output_path 下，使用 aws s3 ls 以及 --recursive 选项递归列出目录和文件。

    ! aws s3 ls {rule_output_path} --recursive

    这应返回自动生成的文件夹（名为 CreateXgboostReport 和 ProfilerReport-1234567890）下的文件完整列表。XGBoost训练报告存储在中CreateXgboostReport，分析报告存储在ProfilerReport-1234567890文件夹中。要了解有关XGBoost训练作业默认生成的分析报告的更多信息，请参阅SageMaker 调试器交互式报告。

    规则输出的示例。

    xgboost_report.html是 Debugger 自动生成的XGBoost训练报告。xgboost_report.ipynb 是一个 Jupyter 笔记本，用于将训练结果聚合到报告中。您可以使用笔记本下载所有文件、浏览HTML报告文件和修改报告。

  5. 使用 aws s3 cp 递归下载文件。以下命令将所有规则输出文件保存到 ProfilerReport-1234567890 文件夹下的当前工作目录中。

    ! aws s3 cp {rule_output_path} ./ --recursive
    提示

    如果您使用的是 Jupyter 笔记本服务器，请运行 !pwd 以验证当前的工作目录。

  6. 在 /CreateXgboostReport 目录下，打开 xgboost_report.html。如果您正在使用 JupyterLab，请选择 T rust HTML 以查看自动生成的调试器训练报告。

    规则输出的示例。

  7. 打开 xgboost_report.ipynb 文件以浏览报告的生成方式。您可以使用 Jupyter 笔记本文件自定义和扩展训练报告。

Download using the Amazon S3 console

  1. 登录 AWS Management Console 并打开 Amazon S3 控制台，网址为https://console.aws.amazon.com/s3/。

  2. 搜索基本 S3 存储桶。例如，如果您尚未指定任何基本作业名称，则基本 S3 存储桶名称应采用以下格式：sagemaker-<region>-111122223333。通过按名称查找存储桶字段，查找基本 S3 存储桶。

    Amazon S3 控制台中的“按名称查找存储桶”字段。

  3. 在基本 S3 存储桶中，在按前缀查找对象中输入您的作业名称前缀来查找训练作业名称，然后选择训练作业名称。

    Amazon S3 控制台中的“按前缀查找对象”字段。

  4. 在训练作业的 S3 存储桶中，选择 rule-output/ 子文件夹。对于 Debugger 收集的训练数据，必须要有三个子文件夹：debug-output/、profiler-output/ 和 rule-output/。

    规则输出 S3 存储桶的示例URI。

  5. 在 rule-output/ 文件夹中，选择/文件夹。CreateXgboostReport文件夹中包含 xbgoost_report.html（自动生成的报告，html 格式）和 xbgoost_report.ipynb（用于生成报告的 Jupyter 笔记本和脚本）。

  6. 选择 xbgoost_report.html 文件，选择下载操作，然后选择下载。

    规则输出 S3 存储桶的示例URI。

  7. 在 Web 浏览器中打开下载的 xbgoost_report.html 文件。