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Die folgenden Methoden der Schätzerklasse sind nützlich, um auf die Informationen zu Ihrem SageMaker Trainingsjob zuzugreifen und Ausgabepfade der vom Debugger gesammelten Trainingsdaten abzurufen. Die folgenden Methoden sind ausführbar, nachdem Sie mit der estimator.fit() Methode einen Trainingsauftrag gestartet haben.
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So überprüfen Sie den S3-Bucket-Basis−URI eines SageMaker Trainingsjobs:
estimator.output_path -
Um den Namen des Basisjobs eines SageMaker Trainingsjobs zu überprüfen:
estimator.latest_training_job.job_name -
Um eine vollständige
CreateTrainingJobAPI-Betriebskonfiguration eines SageMaker Trainingsjobs zu sehen:estimator.latest_training_job.describe() -
Um eine vollständige Liste der Debugger-Regeln zu überprüfen, während ein SageMaker Trainingsjob ausgeführt wird:
estimator.latest_training_job.rule_job_summary() -
Um den S3-Bucket-URI zu überprüfen, in dem die Modellparameterdaten (Ausgabetensoren) gespeichert sind:
estimator.latest_job_debugger_artifacts_path() -
So überprüfen Sie den S3-Bucket-URI, in dem die Modellleistungsdaten (System- und Framework-Metriken) gespeichert sind:
estimator.latest_job_profiler_artifacts_path() -
Um die Debugger-Regelkonfiguration für das Debuggen von Ausgabetensoren zu überprüfen:
estimator.debugger_rule_configs -
Um die Liste der Debugger-Regeln für das Debuggen während der Ausführung eines SageMaker Trainingsjobs zu überprüfen:
estimator.debugger_rules -
So überprüfen Sie die Debugger-Regelkonfiguration für die Überwachung und Profilierung von System- und Framework-Metriken:
estimator.profiler_rule_configs -
Um die Liste der Debugger-Regeln für die Überwachung und Profilerstellung während der Ausführung eines SageMaker Trainingsjobs zu überprüfen:
estimator.profiler_rules
Weitere Informationen zur SageMaker AI-Estimator-Klasse und ihren Methoden finden Sie unter Estimator API
