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调试程序视频

以下视频介绍了使用 SageMaker Studio 和 SageMaker 笔记本实例的 Amazon SageMaker 调试程序功能。

使用 Amazon SageMaker 调试器分析、检测培训运行问题并获得警报

艾米莉·韦伯AmazonMachine Learning 专家 | 长度：13 分 54 秒

此教程视频为您介绍 Amazon SageMaker 调试器，使用 MxNet 捕获、调试和可视化训练模型中的模型输出数据。了解 Amazon SageMaker 调试器如何通过自动捕获指标、分析训练运行和检测问题来使培训过程透明。

您可以在此视频中找到示例笔记本可视化 MXNet 训练的调试张量中的Amazon SageMaker 示例GitHub 存储库。

在 Studio 中使用 Amazon SageMaker 调试程序调试模型

朱利安·西蒙Amazon技术宣传官 | 长度：14 分 17 秒

该教程视频说明了如何使用 Amazon SageMaker 调试程序从训练模型中捕获和检查调试信息。该视频中使用的示例训练模型是基于 Keras 并具有 TensorFlow 后端的简单卷积神经网络 (CNN)。通过使用 TensorFlow 框架和调试程序中的 SageMaker，您可以直接使用训练脚本构建评估程序并调试训练作业。

您可以在作者提供的该 Studio 演示存储库中找到该视频中的示例笔记本。您需要克隆debugger.ipynb笔记本文件和mnist_keras_tf.py训练脚本添加到 SageMaker 工作室或 SageMaker 笔记本实例。在克隆这两个文件后，请指定 debugger.ipynb 笔记本中的 mnist_keras_tf.py 文件的 keras_script_path 路径。例如，如果将两个文件克隆到同一目录中，请将其设置为keras_script_path = "mnist_keras_tf.py".

深入了解 Amazon SageMaker 调试器和 SageMaker 模型监控器

朱利安·西蒙Amazon技术宣传官 | 长度：44 分 34 秒

该视频会话介绍了调试程序和 SageMaker 模型监控器的高级功能，这些功能有助于提高生产率和模型质量。首先，该视频说明了如何使用调试程序检测和修复训练问题，可视化张量以及改进模型。接下来，在 22:41 上，该视频说明了如何使用 SageMaker 模型监控器在生产环境中监控模型并找出预测问题，例如缺少功能或数据偏差。最后，它提供了成本优化技巧，以帮助您充分利用机器学习预算。

您可以在视频中找到示例笔记本thisAmazon2020 年开发日存储库由作者提供。