Costruisci uno XGBoost stimatore SageMaker AI con la regola Debugger Report XGBoost

La regola CreateXgboostReport raccoglie i seguenti tensori di output dal processo di addestramento:

• hyperparameters – Salva durante la prima fase.

• metrics – Salva perdita e precisione ogni 5 fasi.

• feature_importance – Salva ogni 5 fasi.

• predictions – Salva ogni 5 fasi.

• labels – Salva ogni 5 fasi.

I tensori di output vengono salvati in un bucket S3 predefinito. Ad esempio s3://sagemaker-<region>-<12digit_account_id>/<base-job-name>/debug-output/.

Quando costruisci uno stimatore SageMaker AI per un lavoro di XGBoost formazione, specifica la regola come mostrato nel seguente codice di esempio.

Using the SageMaker AI generic estimator

import boto3
import sagemaker
from sagemaker.estimator import Estimator
from sagemaker import image_uris
from sagemaker.debugger import Rule, rule_configs

rules=[
    Rule.sagemaker(rule_configs.create_xgboost_report())
]

region = boto3.Session().region_name
xgboost_container=sagemaker.image_uris.retrieve("xgboost", region, "1.2-1")

estimator=Estimator(
    role=sagemaker.get_execution_role()
    image_uri=xgboost_container,
    base_job_name="debugger-xgboost-report-demo",
    instance_count=1,
    instance_type="ml.m5.2xlarge",
    
    # Add the Debugger XGBoost report rule
    rules=rules
)

estimator.fit(wait=False)