Crie um XGBoost estimador de SageMaker IA com a regra XGBoost Debugger Report

A regra CreateXgboostReport coleta os seguintes tensores de saída do seu trabalho de treinamento:

• hyperparameters: Salva na primeira etapa.

• metrics: Economiza perdas e precisão a cada 5 etapas.

• feature_importance: Salva a cada 5 etapas.

• predictions: Salva a cada 5 etapas.

• labels: Salva a cada 5 etapas.

Os tensores de saída são salvos em um bucket S3 padrão. Por exemplo, s3://sagemaker-<region>-<12digit_account_id>/<base-job-name>/debug-output/.

Ao criar um estimador de SageMaker IA para um trabalho de XGBoost treinamento, especifique a regra conforme mostrado no código de exemplo a seguir.

Using the SageMaker AI generic estimator

import boto3
import sagemaker
from sagemaker.estimator import Estimator
from sagemaker import image_uris
from sagemaker.debugger import Rule, rule_configs

rules=[
    Rule.sagemaker(rule_configs.create_xgboost_report())
]

region = boto3.Session().region_name
xgboost_container=sagemaker.image_uris.retrieve("xgboost", region, "1.2-1")

estimator=Estimator(
    role=sagemaker.get_execution_role()
    image_uri=xgboost_container,
    base_job_name="debugger-xgboost-report-demo",
    instance_count=1,
    instance_type="ml.m5.2xlarge",
    
    # Add the Debugger XGBoost report rule
    rules=rules
)

estimator.fit(wait=False)