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フレームワークプロファイリングの推定器設定
警告
Amazon SageMaker Profiler に有利に、 SageMakerデバッガーは TensorFlow 2.11 および PyTorch 2.0 以降のフレームワークプロファイリング機能を廃止します。この機能は、以前のバージョンのフレームワークでも、SDKs次のように使用できます。
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SageMaker Python SDK <= v2.130.0
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PyTorch >= v1.6.0、< v2.0
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TensorFlow >= v2.3.1、< v2.11
「2023 年 3 月 16 日」も参照してください。
デバッガーフレームワークプロファイリングを有効にするには、推定器を構築するときに framework_profile_params パラメータを設定します。デバッガーフレームワークプロファイリングは、初期化段階、データローダープロセス、深層学習フレームワークとトレーニングスクリプトの Python 演算子、ステップ内およびステップ間の詳細なプロファイリング、 cProfile または Pyinstrument オプションなどのフレームワークメトリクスを収集します。FrameworkProfile クラスを使用すると、カスタムフレームワークのプロファイリングオプションを設定できます。
注記
デバッガーフレームワークのプロファイリングを始める前に、モデルの構築に使用されるフレームワークがフレームワークプロファイリングのためにデバッガーでサポートされていることを確認してください。詳細については、「サポートされているフレームワークとアルゴリズム」を参照してください。
デバッガーは、フレームワークメトリクスをデフォルトの S3 バケットに保存します。デフォルトの S3 バケットの形式は URIですs3://sagemaker-<region>-<12digit_account_id>/<training-job-name>/profiler-output/。
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