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AWS 肉毒桿菌
您可以使用 AWS Boto3 SageMaker 用戶端的create_training_job()
RuleEvaluatorImage
參數中指定正確的映像 URI,下列範例會逐步引導您如何設定適用於 create_training_job()
下列程式碼顯示如何設定要create_training_job()
求主體的偵錯工具,並在中啟動訓練工作的完整範例us-west-2
,假設訓練指令碼entry_point/train.py
已使用 TensorFlow。若要尋找範 end-to-end 例筆記本,請參閱使用 Amazon SageMaker 除錯器 (Boto3) 剖析 TensorFlow 多 GPU 多節點訓練任
注意
請確定您使用正確的 Docker 容器映像。若要尋找可用的 AWS Deep Learning Containers 映像,請參閱可用的深度學習容器映像
import sagemaker, boto3 import datetime, tarfile # Start setting up a SageMaker session and a Boto3 SageMaker client session = sagemaker.Session() region = session.boto_region_name bucket = session.default_bucket() # Upload a training script to a default Amazon S3 bucket of the current SageMaker session source = 'source.tar.gz' project = '
debugger-boto3-test
' tar = tarfile.open(source, 'w:gz') tar.add ('entry_point/train.py
') # Specify the directory and name of your training script tar.close() s3 = boto3.client('s3') s3.upload_file(source, bucket, project+'/'+source) # Set up a Boto3 session client for SageMaker sm = boto3.Session(region_name=region).client("sagemaker") # Start a training job sm.create_training_job( TrainingJobName='debugger-boto3-'+datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d-%H-%M-%S'), HyperParameters={ 'sagemaker_submit_directory': 's3://'+bucket+'/'+project+'/'+source, 'sagemaker_program': '/entry_point/train.py
' # training scrip file location and name under the sagemaker_submit_directory }, AlgorithmSpecification={ # Specify a training Docker container image URI (Deep Learning Container or your own training container) to TrainingImage. 'TrainingImage': '763104351884.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/tensorflow-training:2.4.1-gpu-py37-cu110-ubuntu18.04
', 'TrainingInputMode': 'File
', 'EnableSageMakerMetricsTimeSeries':False
}, RoleArn='arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonSageMaker-ExecutionRole-20201014T161125', OutputDataConfig={'S3OutputPath': 's3://'+bucket+'/'+project+'/output'}, ResourceConfig={ 'InstanceType': 'ml.p3.8xlarge
', 'InstanceCount':1
, 'VolumeSizeInGB': 30 }, StoppingCondition={ 'MaxRuntimeInSeconds': 86400 }, DebugHookConfig={ 'S3OutputPath': 's3://'+bucket+'/'+project+'/debug-output', 'CollectionConfigurations': [ { 'CollectionName': 'losses
', 'CollectionParameters' : { 'train.save_interval': '500
', 'eval.save_interval': '50
' } } ] }, DebugRuleConfigurations=[ { 'RuleConfigurationName': 'LossNotDecreasing
', 'RuleEvaluatorImage': '895741380848.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/sagemaker-debugger-rules:latest
', 'RuleParameters': {'rule_to_invoke': 'LossNotDecreasing
'} } ], ProfilerConfig={ 'S3OutputPath': 's3://'+bucket+'/'+project+'/profiler-output', 'ProfilingIntervalInMilliseconds': 500, 'ProfilingParameters': { 'DataloaderProfilingConfig': '{"StartStep": 5, "NumSteps": 3, "MetricsRegex": ".*", }', 'DetailedProfilingConfig': '{"StartStep": 5, "NumSteps": 3, }', 'PythonProfilingConfig': '{"StartStep": 5, "NumSteps": 3, "ProfilerName": "cprofile", "cProfileTimer": "total_time"}', 'LocalPath': '/opt/ml/output/profiler/' # Optional. Local path for profiling outputs } }, ProfilerRuleConfigurations=[ { 'RuleConfigurationName': 'ProfilerReport', 'RuleEvaluatorImage': '895741380848.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/sagemaker-debugger-rules:latest
', 'RuleParameters': {'rule_to_invoke': 'ProfilerReport'} } ] )
若要設定偵錯模型參數的 Debugger 規則
下列程式碼範例顯示如何使用此 SageMaker API 設定內建VanishingGradient
規則。
若要啟用 Debugger 收集輸出張量
請指定 Debugger 勾點組態,如下所示:
DebugHookConfig={ 'S3OutputPath': '
s3://<default-bucket>/<training-job-name>/debug-output
', 'CollectionConfigurations': [ { 'CollectionName': 'gradients
', 'CollectionParameters' : { 'train.save_interval': '500
', 'eval.save_interval': '50
' } } ] }
這將讓訓練任務儲存一個張量集合(gradients
、每 500 個步驟就 save_interval
一次)。若要找到可用的 CollectionName
值,請參閱 SMDebug 用戶端程式庫文件中的 Debugger 內建集合CollectionParameters
參數鍵和值,請參閱 SageMaker Python SDK 文件中的sagemaker.debugger.CollectionConfig
若要啟用適用於偵錯輸出張量的 Debugger 規則
下列 DebugRuleConfigurations
API 範例會示範如何在已儲存的 gradients
集合上執行內建 VanishingGradient
規則。
DebugRuleConfigurations=[ { 'RuleConfigurationName': '
VanishingGradient
', 'RuleEvaluatorImage': '895741380848.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/sagemaker-debugger-rules:latest
', 'RuleParameters': { 'rule_to_invoke': 'VanishingGradient
', 'threshold': '20.0
' } } ]
就此範例中的組態來說,Debugger 會使用 gradients
張量集合上的 VanishingGradient
規則,對訓練任務啟動規則評估任務。要查找用於使用調試器規則的可用 Docker 映像的完整列表,請參閱為內建或自訂規則使用偵錯器 Docker 映像。若要查找RuleParameters
,請參閱偵錯工具內建規則清單。
若要設定適用於分析系統和架構指標的 Debugger 內建規則
下列範例程式碼示範如何指定 ProfilerConfig API 作業,以便收集系統和架構指標。
若要啟用 Debugger 分析收集系統和架構指標
若要啟用 Debugger 規則分析指標
下列範例程式碼示範如何設定 ProfilerReport
規則。
ProfilerRuleConfigurations=[ { 'RuleConfigurationName': 'ProfilerReport', 'RuleEvaluatorImage': '
895741380848.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/sagemaker-debugger-rules:latest
', 'RuleParameters': { 'rule_to_invoke': 'ProfilerReport', 'CPUBottleneck_cpu_threshold': '90
', 'IOBottleneck_threshold': '90
' } } ]
要查找用於使用調試器規則的可用 Docker 映像的完整列表,請參閱為內建或自訂規則使用偵錯器 Docker 映像。若要查找RuleParameters
,請參閱偵錯工具內建規則清單。
使用 UpdateTrainingJob
API 操作更新 Debugger 分析組態
您可以在訓練工作執行時,使用 AWS Boto3 SageMaker 用戶端的update_training_job()
TrainingJobName
參數指定訓練工作名稱。
ProfilerConfig={ 'DisableProfiler':
boolean
, 'ProfilingIntervalInMilliseconds':number
, 'ProfilingParameters': { 'string
' : 'string
' } }, ProfilerRuleConfigurations=[ { 'RuleConfigurationName': 'string
', 'RuleEvaluatorImage': 'string
', 'RuleParameters': { 'string' : 'string
' } } ], TrainingJobName='your-training-job-name-YYYY-MM-DD-HH-MM-SS-SSS
'
將偵錯工具自訂規則組態新增至 CreateTrainingJob API 作業
您可以使用 DebugHookConfig和 DebugRuleConfiguration物件,使用 AWS Boto3 用 SageMaker 戶端的函數為訓練工作配置自訂規則。create_training_job()
ImproperActivation
規則。此範例假設您已在 custom_rules.py 檔案中撰寫自訂規則,並上傳到 Amazon S3 儲存貯體。下列範例提供預先建置的 Docker 映像,可用來執行您的自訂規則。這些都列在 Amazon SageMaker 調試器註冊表自URLs定義規則評估器。您需要在 RuleEvaluatorImage
參數中指定預先建置的 Docker 影像的 URL 登錄位址。
DebugHookConfig={ 'S3OutputPath': '
s3://<default-bucket>/<training-job-name>/debug-output
', 'CollectionConfigurations': [ { 'CollectionName': 'relu_activations
', 'CollectionParameters': { 'include_regex': 'relu
', 'save_interval': '500
', 'end_step': '5000
' } } ] }, DebugRulesConfigurations=[ { 'RuleConfigurationName': 'improper_activation_job
', 'RuleEvaluatorImage': '552407032007.dkr.ecr.ap-south-1.amazonaws.com/sagemaker-debugger-rule-evaluator:latest
', 'InstanceType': 'ml.c4.xlarge
', 'VolumeSizeInGB':400
, 'RuleParameters': { 'source_s3_uri': 's3://bucket/custom_rules.py
', 'rule_to_invoke': 'ImproperActivation
', 'collection_names': 'relu_activations
' } } ]
要查找用於使用調試器規則的可用 Docker 映像的完整列表,請參閱為內建或自訂規則使用偵錯器 Docker 映像。若要查找RuleParameters
,請參閱偵錯工具內建規則清單。