Méthodes de classe d'estimateur SageMaker utiles pour Debugger - Amazon SageMaker

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Méthodes de classe d'estimateur SageMaker utiles pour Debugger

Les méthodes de classe d'estimateur suivantes sont utiles pour accéder aux informations sur les tâches d'entraînement SageMaker et récupérer les chemins de sortie des données d'entraînement collectées par Debugger. Les méthodes suivantes sont exécutables après avoir lancé une tâche d'entraînement avec la méthode estimator.fit().

  • Pour vérifier l'URI du compartiment S3 de base d'une tâche d'entraînement SageMaker :

    estimator.output_path

  • Pour vérifier le nom de tâche de base d'une tâche d'entraînement SageMaker :

    estimator.latest_training_job.job_name

  • Pour voir une configuration complète de l'opération d'API CreateTrainingJob d'une tâche d'entraînement SageMaker :

    estimator.latest_training_job.describe()

  • Pour consulter la liste complète des règles Debugger pendant qu'une tâche d'entraînement SageMaker est en cours d'exécution :

    estimator.latest_training_job.rule_job_summary()

  • Pour vérifier l'URI du compartiment S3 où les données des paramètres de modèle (tenseurs de sortie) sont enregistrées :

    estimator.latest_job_debugger_artifacts_path()

  • Pour vérifier l'URI du compartiment S3 où les données de performance du modèle (métriques système et de cadre) sont enregistrées :

    estimator.latest_job_profiler_artifacts_path()

  • Pour vérifier la configuration de règle Debugger pour le débogage des tenseurs de sortie :

    estimator.debugger_rule_configs

  • Pour consulter la liste des règles Debugger pour le débogage pendant l'exécution d'une tâche d'entraînement SageMaker :

    estimator.debugger_rules

  • Pour vérifier la configuration de règle Debugger pour la surveillance et le profilage des métriques système et de cadre :

    estimator.profiler_rule_configs

  • Pour consulter la liste des règles Debugger pour la surveillance et le profilage pendant l'exécution d'une tâche d'entraînement SageMaker :

    estimator.profiler_rules

Pour plus d'informations sur la classe d'estimateur SageMaker et ses méthodes, consultez Estimator API dans Amazon SageMaker Python SDK.