Amazon-Protokollieren SageMaker Ereignisse mit Amazon CloudWatch - Amazon SageMaker

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Amazon-Protokollieren SageMaker Ereignisse mit Amazon CloudWatch

Um Sie beim Debuggen Ihrer Kompilierungs-, Verarbeitungs-, Schulungs-, Endpunkte-, Transformationsaufträge, Notebook-Instanzen und Notebook-Instance-Lebenszykluskonfigurationen zu unterstützen, alles, was ein Algorithmuscontainer, ein Modellcontainer oder eine Lebenszykluskonfigurationstdoutoderstderrwird auch an Amazon gesendet CloudWatch Logs. Zusätzlich zum Debugging können Sie diese Angaben für die Fortschrittsanalyse heranziehen.

Protokolle

Die folgende Tabelle führt alle von Amazon bereitgestellten Protokolle auf. SageMaker.

Protokolle

Protokollgruppenname Protokollstreamname
/aws/sagemaker/CompilationJobs

[compilation-job-name]

/aws/sagemaker/Endpoints/[EndpointName]

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

[production-variant-name]/[instance-id]/[container-name provided in SageMaker model] (For Inference Pipelines)

/aws/sagemaker/groundtruth/WorkerActivity

aws/sagemaker/groundtruth/worker-activity/[requester-AWS-Id]-[region]/[timestamp]

/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)

Anmerkung

1. Der Protokoll-Stream /aws/sagemaker/NotebookInstances/[LifecycleConfigHook] wird erstellt, wenn Sie eine Notebook-Instance mit einer Lebenszykluskonfiguration erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter Anpassen einer Notebook-Instances mithilfe eines Lifecycle-Konfigurationsskripts.

2. Wenn Sie bei Inferenz-Pipelines keine Container-Namen angeben, verwendet die Plattform **container-1, container-2** usw., entsprechend der im SageMaker-Modell angegebenen Reihenfolge.

Weitere Informationen zur -Protokollierung von Ereignissen mit CloudWatch Protokollierung, sieheWas ist Amazon CloudWatch Logs?in derAmazon CloudWatch Benutzerhandbuch.