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# 使用 Amazon 对规则执行操作 CloudWatch 以及 AWS Lambda
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亚马逊 CloudWatch 收集亚马逊 A SageMaker I 模型训练作业日志和 Amazon SageMaker Debugger 规则处理任务日志。使用 Amazon Ev CloudWatch ents 配置调试器 AWS Lambda ，并根据调试器规则评估状态采取行动。

## 示例笔记本
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您可以运行以下示例笔记本，这些笔记本已准备就绪，可以使用 Ama CloudWatch zon 和，使用调试器内置规则上的操作来尝试停止训练作业。 AWS Lambda
+ [Amazon SageMaker 调试器-对来自规则 CloudWatch 的事件做出反应](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/sagemaker-debugger/tensorflow_action_on_rule/tf-mnist-stop-training-job.html)

  此示例笔记本运行的训练作业存在梯度消失问题。构建 SageMaker AI TensorFlow 估计器时使用调试器[VanishingGradient](debugger-built-in-rules.md#vanishing-gradient)内置规则。当 Debugger 规则检测到问题时，训练作业即告终止。
+ [使用调试器规则检测停滞的训练并 SageMaker 调用操作](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/sagemaker-debugger/tensorflow_action_on_rule/detect_stalled_training_job_and_actions.html)

  此示例笔记本运行一个训练脚本，有一行代码会强制脚本休眠 10 分钟。Debugger [StalledTrainingRule](debugger-built-in-rules.md#stalled-training) 内置规则调用问题并停止训练作业。

**Topics**
+ [示例笔记本](#debugger-test-stop-training)
+ [调试器规则和训练作业的访问 CloudWatch 日志](debugger-cloudwatch-metric.md)
+ [使用 CloudWatch 和 Lambda 设置调试器以自动终止训练作业](debugger-stop-training.md)
+ [禁用 CloudWatch 事件规则以停止使用自动终止训练作业](debugger-disable-cw.md)