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在 Studio Classic 的 SageMaker Debugger Insights 儀表板中，您可以查看即時和訓練後在 Amazon EC2 執行個體上執行之訓練任務的運算資源使用率、資源使用率和系統瓶頸資訊
注意
SageMaker Debugger Insights 儀表板會在ml.m5.4xlarge執行個體上執行 Studio Classic 應用程式，以處理和轉譯視覺化效果。每個 SageMaker Debugger Insights 索引標籤都會執行一個 Studio Classic 核心工作階段。在單一執行個體上執行多個 SageMaker Debugger 深入分析索引標籤的多個核心工作階段。當您關閉 SageMaker Debugger 深入分析索引標籤時，對應的核心工作階段也會關閉。Studio Classic 應用程式會保持作用中狀態，並產生ml.m5.4xlarge執行個體用量的費用。如需定價的相關資訊，請參閱 Amazon SageMaker AI 定價
重要
使用 SageMaker Debugger 深入分析儀表板後，您必須將 ml.m5.4xlarge 執行個體關機以避免產生費用。如需如何將執行個體關機的指示，請參閱將 Amazon SageMaker Debugger 深入分析執行個體關機。
若要開啟 SageMaker Debugger 深入分析儀表板
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在 Studio Classic 首頁上，選擇左側導覽窗格中的實驗。
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在實驗頁面中搜尋您的訓練任務。如果您的訓練工作設定以實驗執行，則該工作應會出現在實驗標籤中；如果您未設定以實驗執行，則該工作應會顯示在未指派的執行標籤中。
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選擇 (按一下) 訓練任務名稱的連結，以查看任務詳細資訊。
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在概觀功能表下，選擇 Debuggger。這應該會顯示以下兩個區段。
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在 Debugger 規則區段中，您可以瀏覽與訓練工作相關聯的 Debugger 內建規則的狀態。
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在 Debugger 深入分析區段中，您可以找到在儀表板上開啟 SageMaker Debugger 深入分析的連結。
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在 SageMaker Debugger 深入分析區段中，選擇訓練任務工作的連結，以開啟 SageMaker Debugger 深入分析儀表板。這將開啟一個 偵錯 [您的訓練工作名稱] 視窗。在此視窗中，偵錯工具提供 Amazon EC2 執行個體上訓練任務的運算效能概觀，並協助您識別運算資源使用率方面的問題。
您還可以透過新增 SageMaker Debugger 內建的 ProfilerReport規則，下載彙總的分析報告。如需更多資訊，請參閱設定內建剖析工具規則和使用 SageMaker Debugger 產生分析報告。
