Amazon SageMaker 调试器使用统计数据 - Amazon SageMaker
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Amazon SageMaker 调试器使用统计数据

使用 Amazon SageMaker 调试程序自动生成的报告时,请考虑以下因素。

调试器分析报告使用情况

对于所有 SageMaker 培训作业,Amazon SageMaker 调试器运行ProfilerReport规则并自动生成SageMaker 调试器分析报告. 这些区域有:ProfilerReport规则提供了一个 Jupyter 笔记本文件(profiler-report.ipynb),它生成一个相应的 HTML 文件(profiler-report.html)。

调试器通过在 Jupyter 笔记本中包含收集唯一ProfilerReport规则的处理作业 ARN,如果用户打开最终profiler-report.html文件。

调试器仅收集有关用户是否打开最终 HTML 报告的信息。它从培训作业、培训数据、培训脚本、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。

您可以使用以下任一选项,选择退出使用统计信息的收集。

(推荐) 选项 1: 在运行培训 Job 之前选择退出

要选择退出,您需要添加以下调试程序ProfilerReport规则配置添加到您的培训作业请求。

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" } } ]
Amazon SDK for Python (Boto3)
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:在培训 Job 完成后选择退出

要在培训完成后选择退出,您需要修改profiler-report.ipynb文件。

注意

自动生成的 HTML 报告没有选项 1已添加到您的培训工作请求中仍然会报告使用情况统计信息,即使您选择退出使用选项 2.

  1. 请按照下载调试器分析报告文件的说明操作下载调试器分析报告页.

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

  3. Addopt_out=True添加到setup_profiler_report()函数,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。