Amazon SageMaker Studio Classic Experiments 中的 Amazon SageMaker Debugger UI

使用 Amazon SageMaker Studio Classic Experiments 中的 Amazon SageMaker Debugger Insights 儀表板，在 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 執行個體上執行訓練任務時，分析模型效能和系統瓶頸。透過偵錯工具儀表板深入分析您的訓練工作，並改善模型訓練效能和準確性。根據預設值，Debugger 會每 500 毫秒監控系統指標 (CPU、GPU、GPU 記憶體、網路和資料 I/O)，並監控訓練工作每 500 次迭代的基本輸出張量 (遺失和準確性)。您也可以進一步自訂 Debugger 組態參數值，並透過 Studio Classic UI 或使用 Amazon SageMaker Python SDK 調整儲存間隔。