Amazon SageMaker 傳送至 Amazon CloudWatch Logs 的日誌群組和串流 - Amazon SageMaker

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Amazon SageMaker 傳送至 Amazon CloudWatch Logs 的日誌群組和串流

為了協助您偵錯編譯任務、處理任務、訓練任務、端點、轉換任務、筆記本執行個體和筆記本執行個體生命週期組態、演算法容器、模型容器或筆記本執行個體生命週期組態傳送至 stdout 或 stderr Amazon CloudWatch Logs 的任何內容。除了偵錯，您可以將這些內容應用於進度分析。

根據預設，日誌資料會無限期儲存在 CloudWatch 日誌中。不過，您可以設定要將日誌群組中的日誌資料存放多久時間。如需詳細資訊，請參閱 Amazon Logs 使用者指南 中的變更 CloudWatch 日誌中的日誌資料保留。 CloudWatch

日誌

下表列出 Amazon 提供的所有日誌 SageMaker。

日誌

日誌群組名稱 日誌串流名稱
/aws/sagemaker/CompilationJobs

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

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

（適用於非同步推論端點） [production-variant-name]/[instance-id]/data-log

（適用於推論管道） [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)
注意

1. 當您使用生命週期組態建立筆記本執行個體時，即會建立 /aws/sagemaker/NotebookInstances/[LifecycleConfigHook] 日誌串流。如需詳細資訊，請參閱使用LCC指令碼自訂 SageMaker 筆記本執行個體。

2. 對於推論管道，如果您不提供容器名稱，平台會使用 **container-1、 container-2** 等，對應於 SageMaker模型中提供的順序。

如需使用記錄記錄事件的詳細資訊 CloudWatch ，請參閱 Amazon 使用者指南 中的什麼是 Amazon CloudWatch Logs？。 CloudWatch