选择退出 Amazon SageMaker Debugger 使用情况统计数据的收集 - 亚马逊 SageMaker AI
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选择退出 Amazon SageMaker Debugger 使用情况统计数据的收集

对于所有 SageMaker 训练作业,Amazon SageMaker Debugger 都会运行ProfilerReport规则并自动生成。SageMaker 调试器交互式报告ProfilerReport 规则提供了一个 Jupyter 笔记本文件 (profiler-report.ipynb),生成相应的 HTML 文件 (profiler-report.html)。

Debugger 在 Jupyter 笔记本中添加代码,以此来收集分析报告使用情况统计数据,该代码会在用户打开最终 profiler-report.html 文件时收集唯一 ProfilerReport 规则的处理作业 ARN。

Debugger 仅收集有关用户是否打开最终 HTML 报告的信息。它不会从训练作业、训练数据、训练脚本、处理作业、日志或性能分析报告本身的内容中收集任何信息。

您可以使用以下一项,选择退出使用情况统计数据的收集。

(推荐)选项 1:在运行训练作业之前选择退出

要选择退出,您需要将以下 Debugger ProfilerReport 规则配置添加到您的训练作业请求中。

SageMaker Python SDK
estimator=sagemaker.estimator.Estimator( ... rules=ProfilerRule.sagemaker( base_config=rule_configs.ProfilerReport() rule_parameters={"opt_out_telemetry": "True"} ) )
Amazon CLI
"ProfilerRuleConfigurations": [ { "RuleConfigurationName": "ProfilerReport-1234567890", "RuleEvaluatorImage": "895741380848.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/sagemaker-debugger-rules:latest", "RuleParameters": { "rule_to_invoke": "ProfilerReport", "opt_out_telemetry": "True" } } ]
适用于 Python (Boto3) 的 Amazon SDK
ProfilerRuleConfigurations=[ { 'RuleConfigurationName': 'ProfilerReport-1234567890', 'RuleEvaluatorImage': '895741380848.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/sagemaker-debugger-rules:latest', 'RuleParameters': { 'rule_to_invoke': 'ProfilerReport', 'opt_out_telemetry': 'True' } } ]

选项 2:训练作业完成后选择退出

要在训练完成后选择退出,您需要修改 profiler-report.ipynb 文件。

注意

未将选项 1 添加到训练作业请求中时,自动生成的 HTML 报告仍会报告使用情况统计数据,即使您后来使用选项 2 选择退出。

  1. 按照下载调 SageMaker 试器分析报告页面中有关下载 Debugger 分析报告文件的说明进行操作。

  2. /ProfilerReport-1234567890/profiler-output 目录中,打开 profiler-report.ipynb

  3. opt_out=True 添加到第五个代码单元的 setup_profiler_report() 函数中,如以下示例代码所示:

    setup_profiler_report(processing_job_arn, opt_out=True)
  4. 运行代码单元以完成选择退出。