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# Uso de reglas integradas del depurador con valores de parámetros personalizados
<a name="debugger-built-in-rules-configuration-param-change"></a>

Si desea ajustar los valores de los parámetros de las reglas integradas y personalizar la expresión regular de la colección de tensores, configure los parámetros `rule_parameters` y `base_config` para los métodos de las clases `ProfilerRule.sagemaker` y `Rule.sagemaker`. En el caso de los métodos de la clase `Rule.sagemaker`, también puede personalizar las colecciones de tensores mediante el parámetro `collections_to_save`. Las instrucciones sobre cómo usar la clase `CollectionConfig` están disponibles en[Configuración de las colecciones de tensores mediante la API de `CollectionConfig`](debugger-configure-tensor-collections.md). 

Utilice la siguiente plantilla de configuración para que las reglas integradas personalicen los valores de los parámetros. Al cambiar los parámetros de la regla como desee, puede ajustar la sensibilidad de las reglas que se vayan a activar. 
+ El argumento `base_config` es desde donde se llaman a los métodos de reglas integrados.
+ El argumento `rule_parameters` consiste en ajustar los valores clave predeterminados de las reglas integradas que se enumeran en [Lista de reglas integradas del depurador](debugger-built-in-rules.md).
+ El argumento `collections_to_save` adopta una configuración tensorial a través de la API `CollectionConfig`, que requiere los argumentos `name` y `parameters`. 
  + Para encontrar las colecciones de tensores disponibles para `name`, consulte [Colecciones de tensores integrados del depurador](https://github.com/awslabs/sagemaker-debugger/blob/master/docs/api.md#built-in-collections). 
  + Para obtener una lista completa de las opciones ajustables`parameters`, consulte la API de [depuración CollectionConfig ](https://github.com/awslabs/sagemaker-debugger/blob/master/docs/api.md#configuring-collection-using-sagemaker-python-sdk).

Para obtener más información sobre la clase de reglas, los métodos y los parámetros del depurador, consulte la [clase de reglas del depurador de SageMaker IA](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/debugger.html) en el SDK de Amazon [ SageMaker Python](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable).

```
from sagemaker.debugger import Rule, ProfilerRule, rule_configs, CollectionConfig

rules=[
    Rule.sagemaker(
        base_config=rule_configs.built_in_rule_name(),
        rule_parameters={
                "key": "value"
        },
        collections_to_save=[ 
            CollectionConfig(
                name="tensor_collection_name", 
                parameters={
                    "key": "value"
                } 
            )
        ]
    )
]
```

Las descripciones de los parámetros y los ejemplos de personalización de valores vienen proporcionados para cada regla en [Lista de reglas integradas del depurador](debugger-built-in-rules.md).