Configuración del estimador para la creación de perfiles del marco - Amazon SageMaker

Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.

Configuración del estimador para la creación de perfiles del marco

aviso

A favor de Amazon SageMaker Profiler, SageMaker Debugger desaprueba la función de creación de perfiles del marco a partir de las versiones 2.11 y 2.0. TensorFlow PyTorch Puede seguir utilizando la función en las versiones anteriores de los marcos y de la siguiente manera. SDKs

  • SageMaker Python SDK <= v2.130.0

  • PyTorch >= v1.6.0, < v2.0

  • TensorFlow >= v2.3.1, < v2.11

Véase también 16 de marzo de 2023.

Para habilitar la creación de perfiles del marco del depurador, configure el parámetro al crear un estimador. La creación de perfiles del marco de Debugger recopila métricas del marco, como los datos de la etapa de inicialización, los procesos de carga de datos, los operadores en Python de los marcos de aprendizaje profundo y los scripts de entrenamiento, la creación de perfiles detallados dentro y entre los pasos, con cProfile opciones de Pyinstrument. Con esta clase FrameworkProfile, puede configurar opciones de creación de perfiles de marcos personalizados.

nota

Antes de empezar con la creación de perfiles del marco del depurador, compruebe que el marco utilizado para crear el modelo sea compatible con el depurador para la creación de perfiles del marco. Para obtener más información, consulte Marcos y algoritmos compatibles.

El depurador guarda las métricas del marco en un bucket de S3 predeterminado. El formato del bucket S3 predeterminado es. URI s3://sagemaker-<region>-<12digit_account_id>/<training-job-name>/profiler-output/

Temas