Analysieren Sie Daten mit der SmDeBug Client Library

Während Ihr Trainingsjob läuft oder nachdem er abgeschlossen ist, können Sie auf die vom Debugger gesammelten Trainingsdaten zugreifen, indem Sie dieAmazon SageMaker Python SDKund dieSmDebug-Clientbibliothekaus. Die SmDebug-Bibliothek bietet Analyse- und Visualisierungstools, mit denen Sie Ihre Trainingsauftragsdaten aufgreifen können.

So installieren Sie die Bibliothek und verwenden Sie die SmDebug-Analysetools (in einem JupyterLab-Notebook oder einem iPython-Kernel)

! pip install -U smdebug

In den folgenden Themen erfahren Sie, wie Sie die SmDebug-Tools verwenden, um die von Debugger gesammelten Trainingsdaten zu visualisieren und zu analysieren.

Analysieren Sie System- und Rahmenmetriken

• Zugriff auf die Überwachungs- und Profiling-Daten

• Plotten der Systemmetriken- und Framework-Metriken

• Greifen Sie mit dem Pandas Data Parsing Tool auf die Profilerstellungsdaten zu

• Zugriff auf die Statistikdaten der Python-Profilerstellung

• Zeitleisten verschiedener Trace-Dateien für die Profilerstellung zusammenführen

• Datenprofilerstellungsaufgabe