Amazon-SageMaker-Ereignisse mit Amazon CloudWatch protokollieren - Amazon SageMaker

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Amazon-SageMaker-Ereignisse mit Amazon CloudWatch protokollieren

Damit Sie Ihre Kompilierungsaufträge, Verarbeitungsaufträge, Trainingsaufträge, Endpunkte, Transformationsaufträge, Notebook-Instances und Lebenszykluskonfigurationen für Notebook-Instances einfacher debuggen können, wird alles, was ein Algorithmus-Container, ein Modell-Container oder eine Lebenszykluskonfiguration für eine Notebook-Instance an sendet.stdoutoderstderrWird auch an Amazon CloudWatch Logs gesendet. Zusätzlich zum Debugging können Sie diese Angaben für die Fortschrittsanalyse heranziehen.

Protokolle

In der folgenden Tabelle finden Sie alle von Amazon SageMaker bereitgestellten Protokolle.

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 für Inferenz-Pipelines keine Containernamen angeben, verwendet die Plattform **container-1, container-2** und so weiter, entsprechend der im SageMaker-Modell angegebenen Reihenfolge.

Weitere Informationen zur Protokollierung von Ereignissen mit CloudWatch-Protokollierung finden Sie unterWas ist Amazon CloudWatch Logs?imAmazon CloudWatch-Benutzerhandbuchaus.