モデル解析にビルトインルールを使用する方法 - Amazon SageMaker

モデル解析にビルトインルールを使用する方法

Amazon SageMaker Debugger ルールは、モデルのトレーニング中に出力されるテンソルの分析を行います。トレーニングジョブを成功させるために重要な条件を監視します。たとえば、グラデーションが大きすぎるか小さすぎるか、モデルがオーバーフィットであるかどうかを検出できます。Debugger は、特定の Python コード化された組み込みルールであらかじめパッケージ化されています。

CreateTrainingJob API を使用するか、オープンソース smdebug Python ライブラリAmazon SageMaker Python SDK と共に使用することで、トレーニングジョブをモニタリングするための組み込みルールをデプロイできます。smdebug プログラミングモデルは、このタスクを理解するためのコンテキストを提供します。プログラミングモデルについては、「分析」を参照してください。

注記

SageMaker の組み込みルールを実行する場合、インスタンスに対して課金されることはありません。