Amazon SageMaker Debugger Insights ダッシュボードコントローラー

Debugger のコントローラーには、モニタリングやプロファイリングのためのさまざまなコンポーネントがあります。このガイドでは、デバッガーコントローラーコンポーネントについて説明します。

注記

SageMaker デバッガーインサイトダッシュボードは、ml.m5.4xlargeインスタンスで Studio Classic アプリケーションを実行して、ビジュアライゼーションを処理してレンダリングします。各 SageMaker デバッガーインサイトタブは、1 つの Studio Classic カーネルセッションを実行します。複数の Debugger Insights SageMaker タブの複数のカーネルセッションが 1 つのインスタンスで実行されます。Debugger Insights SageMaker タブを閉じると、対応するカーネルセッションも閉じられます。Studio Classic アプリはアクティブなままで、ml.m5.4xlargeインスタンスの使用に対して料金が発生します。料金の詳細については、「Amazon の SageMaker 料金」ページを参照してください。

重要

SageMaker Debugger Insights ダッシュボードの使用が完了したら、料金が発生しないようにml.m5.4xlargeインスタンスをシャットダウンします。インスタンスをシャットダウンする方法については、「Amazon SageMaker Debugger Insights インスタンスをシャットダウンする」を参照してください。

SageMaker デバッガーインサイトコントローラー UI

インサイトダッシュボードの左上隅にあるデバッガーコントローラーを使って、ダッシュボードの更新、システムメトリクスのモニタリングするためのデバッガー設定を構成または更新、トレーニングジョブの停止、デバッガープロファイリングレポートのダウンロードを行うことができます。

• ダッシュボードを手動で更新する場合は、前のスクリーンショットに示すように、[更新] ボタン (左上隅の丸い矢印) を選択します。

• SageMaker Python SDK を使用して開始された SageMaker トレーニングジョブでは、モニタリングトグルボタンがデフォルトでオンになっています。有効になっていない場合は、トグルボタンを使用してモニタリングを開始できます。モニタリング中、デバッガーは、リソース使用率のメトリクスのみ収集して、CPU のボトルネックや GPU の低使用率などのリソース使用率の問題を検出します。デバッガーがモニタリングするリソース使用率の問題の完全なリストについては、「ハードウェアシステムのリソース使用率 (システムメトリクス)をプロファイリングするための Debugger 組み込みルール」を参照してください。

• [モニタリングの設定] ボタンをクリックすると、ポップアップウィンドウが開き、データ収集の頻度やデータを保存する S3 パスを設定または更新できます。

  

  以下のフィールドに値を指定できます。

  • [S3 バケット URI]: ベース S3 バケット URI を指定します。

  • [モニタリングデータを収集する間隔]: システムメトリックを収集する時間間隔を選択します。ドロップダウンリストから、モニタリング間隔を選択できます。利用可能な間隔は、100 ミリ秒、200 ミリ秒、500 ミリ秒 (デフォルト)、1 秒、5 秒、および 1 分です。

    注記

    時間間隔を短くすると、リソース使用率メトリックの粒度が上がるため、スパイクや異常を高い時間分解能でキャプチャできます。ただし、解像度が高いほど、処理するシステムメトリクスのサイズが大きくなります。これにより、オーバーヘッドが増え、トレーニングや処理時間全体に影響を与える可能性があります。

• [トレーニングの停止] ボタンを使用して、リソースの使用率に異常が見つかった場合にトレーニングジョブを停止することができます。

• レポートのダウンロード ボタンを使用すると、 SageMaker デバッガーの組み込みProfilerReportルールを使用して集計プロファイリングレポートをダウンロードできます。このボタンは、組み込みProfilerReportルールを推定器に追加すると有効になります。詳細については、「組み込みプロファイラールールの設定」と SageMaker 「デバッガーを使用して生成されたプロファイリングレポート」を参照してください。