針對規則使用 Debugger 內建動作

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

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使用偵錯工具內建動作來回應 偵錯工具規則 找到的問題。偵錯工具 rule_configs 類別提供設定動作清單的工具，包含在偵錯工具規則發現訓練問題時，自動停止訓練任務及使用 Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) 傳送通知。下列主題會逐步引導您完成這些任務。

設定 Amazon SNS、建立SMDebugRules主題，以及訂閱主題

本節將逐步引導您如何設定 Amazon SNS SMDebugRules 主題、訂閱並確認訂閱以獲得來自偵錯工具規則的通知。

訂閱 SMDebugRules 主題

訂閱 SMDebugRules 主題後，您會在電子郵件或電話中收到下列確認訊息：

關於 Amazon SNS，如需更多相關資訊，請參閱 Amazon SNS 開發人員指南內的行動電話簡訊 (SMS)及電子郵件通知章節。

設定您的 IAM 角色以連接必要的政策

您在此步驟中，新增必要政策至 IAM 角色。

如需為 Amazon SNS 設定 IAM 政策的更多範例，請參閱 Amazon SNS 存取控制的範例。

使用內建動作設定偵錯工具規則

在前面的步驟中成功完成必要設定之後，您可以為偵錯規則設定偵錯工具內建動作，如下列範例指令碼所示。您可以選擇建置 actions 清單物件時要使用的內建動作。rule_configs 是一個輔助模組，提供進階工具來配置偵錯工具的內建規則和動作。偵錯工具可使用下列內建動作：

您可以總結使用 rule_configs.ActionList() 方法以使用所有內建動作或動作子集，該方法會採取內建動作並設定動作清單。

將三個內建動作全部新增至單一項規則

如果您想要將三個內建動作全部指派給單一項規則，請在建構估算器時設定偵錯工具內建動作清單。使用下列範本建構估算器，偵錯工具會以您用來監控訓練工作進度的一切規則，停止訓練工作並透過電子郵件和簡訊傳送通知。

from sagemaker.debugger import Rule, rule_configs

# Configure an action list object for Debugger rules
actions = rule_configs.ActionList(
    rule_configs.StopTraining(), 
    rule_configs.Email("abc@abc.com"), 
    rule_configs.SMS("+1234567890")
)

# Configure rules for debugging with the actions parameter
rules = [
    Rule.sagemaker(
        base_config=rule_configs.built_in_rule(),         # Required
        rule_parameters={"paramter_key": value },        # Optional
        actions=actions
    )
]

estimator = Estimator(
    ...
    rules = rules
)

estimator.fit(wait=False)

建立多個內建動作物件，以將不同動作指派給單一項規則

如果您要指派在單一規則的不同閾值時觸發的內建動作，您可以建立多個內建動作物件，如下列指令碼所示。若要藉由執行相同的規則來避免發生衝突錯誤，您必須提交不同的規則作業名稱 (在規則的 name 屬性指定不同的字串)，如下列範例中的指令碼範本所示。此範例顯示如何設定 StalledTrainingRule 採取兩種不同的動作：在訓練工作停頓 60 秒時傳送電子郵件至 abc@abc.com；若停頓 120 秒，則停止訓練工作。

from sagemaker.debugger import Rule, rule_configs
import time

base_job_name_prefix= 'smdebug-stalled-demo-' + str(int(time.time()))

# Configure an action object for StopTraining
action_stop_training = rule_configs.ActionList(
    rule_configs.StopTraining()
)

# Configure an action object for Email
action_email = rule_configs.ActionList(
    rule_configs.Email("abc@abc.com")
)

# Configure a rule with the Email built-in action to trigger if a training job stalls for 60 seconds
stalled_training_job_rule_email = Rule.sagemaker(
        base_config=rule_configs.stalled_training_rule(),
        rule_parameters={
                "threshold": "60", 
                "training_job_name_prefix": base_job_name_prefix
        },
        actions=action_email
)
stalled_training_job_rule_text.name="StalledTrainingJobRuleEmail"

# Configure a rule with the StopTraining built-in action to trigger if a training job stalls for 120 seconds
stalled_training_job_rule = Rule.sagemaker(
        base_config=rule_configs.stalled_training_rule(),
        rule_parameters={
                "threshold": "120", 
                "training_job_name_prefix": base_job_name_prefix
        },
        actions=action_stop_training
)
stalled_training_job_rule.name="StalledTrainingJobRuleStopTraining"

estimator = Estimator(
    ...
    rules = [stalled_training_job_rule_email, stalled_training_job_rule]
)

estimator.fit(wait=False)

訓練工作正在執行時，當規則發現訓練工作的問題時，偵錯工具內建動作就會隨時傳送通知電子郵件和簡訊。下列螢幕擷取畫面顯示，當訓練工作出現停頓訓練工作問題時，電子郵件通知的範例。

下列螢幕擷取畫面顯示當規則發現 StalledTraining 問題時，偵錯工具會傳送的簡訊通知範例。

使用 Debugger 內建動作的考量事項