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Debugger 教程视频
以下视频介绍了使用 SageMaker Studio 和 A SageMaker I 笔记本实例的 Amazon SageMaker 调试器功能。
在 Studio Classic 中使用亚马逊 SageMaker 调试器调试模型
Amazon 技术传播者朱利安·西蒙 | 时长：14 分 17 秒
本教程视频演示了如何使用 Amazon SageMaker Debugger 捕获和检查训练模型中的调试信息。本视频中使用的示例训练模型是一个基于带有后端的 Keras 的简单卷积神经网络 (CNN)。 TensorFlow SageMaker TensorFlow 框架中的 AI 和调试器使您能够使用训练脚本直接构建估算器并调试训练作业。
您可以在作者提供的该 Studio 演示存储库debugger.ipynb笔记本文件和mnist_keras_tf.py训练脚本克隆到 SageMaker Studio 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，如果您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 Debugger 和 SageMaker AI 模型监视器
Amazon 技术传播者朱利安·西蒙 | 时长：44 分 34 秒
本视频会议探讨了调试器和 SageMaker 模型监视器的高级功能，这些功能有助于提高工作效率和模型质量。首先，此视频说明了如何使用 Debugger 检测和修复训练问题，对张量进行可视化以及改进模型。接下来，在 22:41，视频展示了如何使用 SageMaker AI Model Monitor 监控生产中的模型并识别预测问题，例如缺少特征或数据漂移。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。
您可以在作者提供的此 Amazon
Dev Days 2020 存储库