Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.
Azioni sulle regole che utilizzano Amazon CloudWatch e AWS Lambda
Nota
Amazon SageMaker Debugger non è più aperto a nuovi clienti. I clienti esistenti possono continuare a utilizzare il servizio normalmente. AWS continua a investire in miglioramenti della sicurezza e della disponibilità di Debugger, ma non prevediamo di introdurre nuove funzionalità. Per ulteriori informazioni, consulta Modifica della disponibilità del debugger.
Amazon CloudWatch raccoglie i log dei job di training dei modelli di Amazon SageMaker AI e i log dei job di elaborazione delle regole di Amazon SageMaker Debugger. Configura Debugger con Amazon CloudWatch Events e intraprendi azioni in base AWS Lambda allo stato di valutazione delle regole di Debugger.
Notebook di esempio
Puoi eseguire i seguenti taccuini di esempio, preparati per sperimentare l'interruzione di un processo di formazione utilizzando azioni sulle regole integrate di Debugger utilizzando Amazon e. CloudWatch AWS Lambda
-
Amazon SageMaker Debugger: reazione agli eventi generati dalle regole CloudWatch
Questo notebook di esempio esegue un processo di addestramento che presenta un problema di gradiente di fuga. La regola VanishingGradient integrata del Debugger viene utilizzata durante la costruzione dell'IA. SageMaker TensorFlow ModelTrainer Quando la regola di Debugger rileva il problema, il processo di addestramento viene interrotto.
-
Rileva l'addestramento in stallo e richiama le azioni utilizzando la regola Debugger SageMaker
Questo notebook di esempio esegue uno script di addestramento con una riga di codice che lo costringe a una sospensione di 10 minuti. La regola di Debugger integrata StalledTrainingRule richiama problemi e interrompe il processo di addestramento.
