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# CloudWatch 亚马逊 A SageMaker I 的日志
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为了帮助您调试编译作业、处理作业、训练作业、终端节点、转换作业、笔记本实例和笔记本实例生命周期配置，任何算法容器、模型容器或笔记本实例生命周期配置都会发送到 Amazon Logs `stdout` 或`stderr`也发送到 Amazon CloudWatch Logs。除了调试之外，您还可以使用它们进行进度分析。

默认情况下，日志数据无限期地存储在 CloudWatch 日志中。但是，您可以配置要在日志组中存储日志数据多长时间。有关信息，请参阅 *Amazon CloudWatch 日志用户指南中的更改 CloudWatch 日志*[数据保留期](https://docs.amazonaws.cn/AmazonCloudWatch/latest/logs/Working-with-log-groups-and-streams.html#SettingLogRetention)。

**日志**

下表列出了 Amazon A SageMaker I 提供的所有日志。

**日志**



- **`/aws/sagemaker/CompilationJobs`**
  - `[compilation-job-name]`

- **`/aws/sagemaker/Endpoints/[EndpointName]`**
  - `[production-variant-name]/[instance-id]`
  - （适用于异步推理端点）`[production-variant-name]/[instance-id]/data-log`
  - （适用于推理管道）`[production-variant-name]/[instance-id]/[container-name provided in SageMaker AI model]`

- **`/aws/sagemaker/groundtruth/WorkerActivity`**
  - `aws/sagemaker/groundtruth/worker-activity/[requester-AWS-Id]-[region]/[timestamp]`

- **`/aws/sagemaker/InferenceRecommendationsJobs`**
  - `[inference-recommendations-job-name]/execution`
  - `[inference-recommendations-job-name]/CompilationJob/[compilation-job-name]`
  - `[inference-recommendations-job-name]/Endpoint/[endpoint-name]`

- **`/aws/sagemaker/LabelingJobs`**
  - `[labeling-job-name]`

- **`/aws/sagemaker/NotebookInstances`**
  - `[notebook-instance-name]/[LifecycleConfigHook]`
  - `[notebook-instance-name]/jupyter.log`

- **`/aws/sagemaker/ProcessingJobs`**
  - `[processing-job-name]/[hostname]-[epoch_timestamp]`

- **`/aws/sagemaker/studio`**
  - `[domain-id]/[user-profile-name]/[app-type]/[app-name]`
  - `[domain-id]/domain-shared/rstudioserverpro/default`

- **`/aws/sagemaker/TrainingJobs`**
  - `[training-job-name]/algo-[instance-number-in-cluster]-[epoch_timestamp]`

- **`/aws/sagemaker/TransformJobs`**
  - `[transform-job-name]/[instance-id]-[epoch_timestamp]`
  - `[transform-job-name]/[instance-id]-[epoch_timestamp]/data-log`
  - `[transform-job-name]/[instance-id]-[epoch_timestamp]/[container-name provided in SageMaker AI model] (For Inference Pipelines)`



**注意**  
1. 在您使用生命周期配置创建笔记本实例时，将创建 `/aws/sagemaker/NotebookInstances/[LifecycleConfigHook]` 日志流。有关更多信息，请参阅 [使用 LCC 脚本自定义 SageMaker 笔记本实例](notebook-lifecycle-config.md)。  
2. 对于推理管道，如果您不提供容器名称，则平台将使用\*\*container-1、container-2\*\*等，这些顺序与 AI 模型中提供的顺序相对应。 SageMaker 

有关使用日志记录事件的 CloudWatch 更多信息，请参阅[什么是 Amazon CloudWatch 日志？](https://docs.amazonaws.cn/AmazonCloudWatch/latest/logs/WhatIsCloudWatchLogs.html) 在《*亚马逊 CloudWatch 用户指南》*中。