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Amazon SageMaker Studio Classic Experiments の Amazon SageMaker Debugger Insights ダッシュボードを使用して、Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) インスタンスでトレーニングジョブを実行している間に、モデルのパフォーマンスとシステムのボトルネックを分析します。デバッガーダッシュボードを使って、トレーニングジョブに関するインサイトを得て、モデルトレーニングのパフォーマンスと精度を向上させます。デフォルトでは、デバッガーはトレーニングジョブのシステムメトリクス (CPU、GPU、GPU メモリ、ネットワーク、データ I/O) を 500 ミリ秒ごとに、基本的な出力テンソル (損失と精度) を 500 反復ごとにモニタリングします。また、Studio Classic UI または Amazon SageMaker Python SDK
重要
既存の Studio Classic アプリケーションを使用している場合は、アプリケーションを削除して再起動すると、最新の Studio Classic 機能を使用できるようになります。Studio Classic 環境を再起動して更新する方法については、Amazon SageMaker AI Studio Classic の更新」を参照してください。
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