デバッガーに役立つ SageMaker 推定器クラスメソッド

次の推定器クラスメソッドは、 SageMaker トレーニングジョブ情報にアクセスし、デバッガーによって収集されたトレーニングデータの出力パスを取得するのに役立ちます。次のメソッドは、estimator.fit() メソッドを使ってトレーニングジョブを開始した後に実行可能です。

• SageMaker トレーニングジョブURIのベース S3 バケットを確認するには：

  estimator.output_path

• SageMaker トレーニングジョブの基本ジョブ名を確認するには：

  estimator.latest_training_job.job_name

• SageMaker トレーニングジョブの完全なCreateTrainingJobAPIオペレーション設定を表示するには：

  estimator.latest_training_job.describe()

• SageMaker トレーニングジョブの実行中にデバッガールールの完全なリストを確認するには：

  estimator.latest_training_job.rule_job_summary()

• モデルパラメータデータ (出力テンソル) URIが保存されている S3 バケットを確認するには：

  estimator.latest_job_debugger_artifacts_path()

• モデルパフォーマンスデータ (システムおよびフレームワークメトリクス) が保存されている URI S3 バケットを確認するには：

  estimator.latest_job_profiler_artifacts_path()

• 出力テンソルをデバッグするためのデバッガーのルール設定をチェックするには:

  estimator.debugger_rule_configs

• SageMaker トレーニングジョブの実行中にデバッグするデバッガールールのリストを確認するには：

  estimator.debugger_rules

• システムとフレームワークのメトリクスをモニタリングおよびプロファイリングするためのデバッガーのルール設定をチェックするには:

  estimator.profiler_rule_configs

• SageMaker トレーニングジョブの実行中にモニタリングとプロファイリングを行うデバッガールールのリストを確認するには：

  estimator.profiler_rules

SageMaker 推定器クラスとそのメソッドの詳細については、Amazon SageMaker Python SDK の「推定器API」を参照してください。