Debugger をオフにする

デバッガーを完全にオフにするには、次のいずれかの操作を行います。

• トレーニングジョブを始める前に、以下を実行します。

  モニタリングとプロファイリングの両方を停止するには、disable_profiler パラメータを推定器に含め、True に設定します。

  警告

  無効にすると、包括的な Studio デバッガーインサイトダッシュボードと自動生成されたプロファイリングレポートを表示できなくなります。

  デバッグを停止するには、debugger_hook_config パラメータを False に設定します。

  警告

  無効にすると、出力テンソルの収集ができなくなり、モデルパラメータをデバッグできなくなります。

  estimator=Estimator(
      ...
      disable_profiler=True
      debugger_hook_config=False
  )

  デバッガー固有のパラメータの詳細については、Amazon SageMaker Python SDK の「SageMaker AI 推定器」を参照してください。 Amazon SageMaker

• トレーニングジョブの実行中に、以下を実行します。

  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の両方を無効にするには、次の推定器クラスメソッドを使用します。

  estimator.disable_profiling()

  フレームワークプロファイリングのみを無効にし、システムモニタリングを維持するには、update_profiler メソッドを使用します。

  estimator.update_profiler(disable_framework_metrics=true)

  推定器拡張メソッドの詳細については、Amazon SageMaker Python SDK ドキュメントにあるestimator.disable_profilingとestimator.update_profiler クラスメソッドを参照してください。