Fehlerbehebung für SageMaker Profiler

Verwenden Sie die folgenden question-and-answer Paare, um Probleme bei der Verwendung von SageMaker Profiler zu beheben.

F: Ich erhalte eine Fehlermeldung, ModuleNotFoundError: No module named 'smppy'.

Seit Dezember 2023 wurde der Name des SageMaker Profiler-Python-Pakets von smppy auf geändert, smprof um ein Problem mit doppelten Paketnamen zu beheben; smppy wird bereits von einem Open-Source-Paket verwendet.

Wenn Sie also smppy seit vor Dezember 2023 verwenden und dieses ModuleNotFoundError-Problem auftritt, kann es an dem veralteten Paketnamen in Ihrem Trainingsskript liegen, wenn Sie das neueste smprof-Paket installiert haben oder eines der neuesten SageMaker Mit Profiler vorinstallierte AI-Framework-Images SageMaker verwenden. Stellen Sie in diesem Fall sicher, dass Sie alle Erwähnungen von smppy in Ihrem Trainingsskript durch smprof ersetzen.

Um bei der Aktualisierung des SageMaker Profiler-Python-Paketnamens in Ihren Trainingsskripten Verwirrung darüber zu vermeiden, welche Version des Paketnamens Sie verwenden sollten, sollten Sie erwägen, eine bedingte Importanweisung zu verwenden, wie im folgenden Codeausschnitt gezeigt.

try:
    import smprof 
except ImportError:
    # backward-compatability for TF 2.11 and PT 1.13.1 images
    import smppy as smprof

Beachten Sie außerdem, dass Sie, falls Sie es smppy bei der Aktualisierung auf die neueste PyTorch TensorFlow Version verwendet haben, sicherstellen sollten, dass Sie das neueste smprof Paket installieren, indem Sie die Anweisungen unter befolgen. (Optional) Installieren Sie das SageMaker Profiler-Python-Paket

F: Ich erhalte eine Fehlermeldung, ModuleNotFoundError: No module named 'smprof'.

Stellen Sie zunächst sicher, dass Sie einen der offiziell unterstützten SageMaker AI Framework-Container verwenden. Andernfalls können Sie das smprof-Paket installieren, indem Sie den Anweisungen unter (Optional) Installieren Sie das SageMaker Profiler-Python-Paket folgen.

F: Ich kann ProfilerConfig nicht importieren.

Wenn Sie mit dem SageMaker Python-SDK nicht ProfilerConfig in Ihr Job-Launcher-Skript importieren können, verfügt Ihre lokale Umgebung oder der Jupyter-Kernel möglicherweise über eine erheblich veraltete Version des SageMaker Python-SDK. Stellen Sie sicher, dass Sie das SDK auf die neueste Version aktualisieren.

$ pip install --upgrade sagemaker

F: Ich erhalte eine Fehlermeldung, aborted: core dumped when importing smprof into my training script.

In einer früheren Version von smprof trat dieses Problem bei PyTorch 2.0+ und Lightning auf. PyTorch Um dieses Problem zu beheben, installieren Sie auch das neueste smprof-Paket, indem Sie den Anweisungen unter (Optional) Installieren Sie das SageMaker Profiler-Python-Paket folgen.

F: Ich kann die SageMaker Profiler-Benutzeroberfläche von Studio nicht finden. SageMaker Wo finde ich sie?

Wenn Sie Zugriff auf die SageMaker AI-Konsole haben, wählen Sie eine der folgenden Optionen.

Wenn Sie ein Domain-Benutzer sind und keinen Zugriff auf die SageMaker AI-Konsole haben, können Sie über SageMaker Studio Classic auf die Anwendung zugreifen. Wählen Sie in diesem Fall die folgende Option: