Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.

# Utilice reglas de creación de perfiles integradas administradas por Amazon Debugger SageMaker
<a name="use-debugger-built-in-profiler-rules"></a>

Las reglas del generador de perfiles integrado de Amazon SageMaker Debugger analizan las métricas del sistema y las operaciones del marco recopiladas durante el entrenamiento de un modelo. El depurador ofrece la operación de la API `ProfilerRule` que ayuda a configurar las reglas para monitorizar las operaciones y los recursos informáticos de entrenamiento y detectar anomalías. Por ejemplo, las reglas de creación de perfiles pueden ayudarlo a detectar si hay problemas computacionales, como cuellos de botella en la CPU, un tiempo de I/O espera excesivo, una carga de trabajo desequilibrada entre los trabajadores de la GPU o la infrautilización de los recursos informáticos. Para ver una lista completa de las reglas integradas de creación de perfiles disponibles, consulte [Lista de reglas integradas del generador de perfiles del depurador](debugger-built-in-profiler-rules.md). En los temas siguientes se muestra cómo utilizar las reglas integradas del depurador con ajustes de parámetros predeterminados y valores de parámetros personalizados.

**nota**  
Las reglas integradas se proporcionan a través de los contenedores SageMaker de procesamiento de Amazon y SageMaker Debugger las gestiona completamente sin coste adicional. Para obtener más información sobre la facturación, consulta la página de [ SageMaker precios de Amazon](https://aws.amazon.com/sagemaker/pricing/).

**Topics**
+ [Utilice las reglas del generador de perfiles integrado en SageMaker Debugger con sus ajustes de parámetros predeterminados](#debugger-built-in-profiler-rules-configuration)
+ [Utilizar las reglas integradas del creador de perfiles del depurador con valores de parámetros personalizados](#debugger-built-in-profiler-rules-configuration-param-change)

## Utilice las reglas del generador de perfiles integrado en SageMaker Debugger con sus ajustes de parámetros predeterminados
<a name="debugger-built-in-profiler-rules-configuration"></a>

Para añadir las reglas integradas del SageMaker Debugger a su estimador, debe configurar un objeto de lista. `rules` El siguiente código de ejemplo muestra la estructura básica de la lista de las reglas integradas del SageMaker Debugger.

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

rules=[
    ProfilerRule.sagemaker(rule_configs.BuiltInProfilerRuleName_1()),
    ProfilerRule.sagemaker(rule_configs.BuiltInProfilerRuleName_2()),
    ...
    ProfilerRule.sagemaker(rule_configs.BuiltInProfilerRuleName_n()),
    ... # You can also append more debugging rules in the Rule.sagemaker(rule_configs.*()) format.
]

estimator=Estimator(
    ...
    rules=rules
)
```

Para obtener una lista completa de las reglas integradas disponibles, consulte [Lista de reglas integradas del generador de perfiles del depurador](debugger-built-in-profiler-rules.md).

Para usar las reglas de creación de perfiles e inspeccionar el rendimiento computacional y el progreso de su trabajo de entrenamiento, añada la [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/debugger-built-in-profiler-rules.html#profiler-report](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/debugger-built-in-profiler-rules.html#profiler-report)regla Debugger. SageMaker Esta regla activa todas las reglas integradas en la familia [ ProfilerRule`ProfilerRule`Debugger](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/debugger-built-in-profiler-rules.html#debugger-built-in-profiler-rules-ProfilerRule). Además, esta regla genera un informe de creación de perfiles agregado. Para obtener más información, consulte [Informe de creación de perfiles generado mediante SageMaker ](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/debugger-profiling-report.html) el depurador. Puede utilizar el siguiente código para añadir la regla del informe de creación de perfiles a su estimador de entrenamiento.

```
from sagemaker.debugger import Rule, rule_configs

rules=[
    ProfilerRule.sagemaker(rule_configs.ProfilerReport())
]
```

Al iniciar el trabajo de entrenamiento con la regla `ProfilerReport`, el depurador recopila los datos de utilización de los recursos cada 500 milisegundos. El depurador analiza la utilización de los recursos para identificar si su modelo tiene problemas de cuellos de botella. Si las reglas detectan anomalías en el entrenamiento, el estado de evaluación de la regla cambia a `IssueFound`. Puede configurar acciones automatizadas, como notificar problemas de formación y detener los trabajos de formación mediante Amazon CloudWatch Events y AWS Lambda. Para obtener más información, consulte [Reglas de Action on Amazon SageMaker Debugger](debugger-action-on-rules.md).

## Utilizar las reglas integradas del creador de perfiles del depurador con valores de parámetros personalizados
<a name="debugger-built-in-profiler-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 `base_config` y `rule_parameters` 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`. Para obtener instrucciones sobre cómo usar la clase `CollectionConfig`, consulte [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 vayan a iniciarse. 
+ 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 generador de perfiles del depurador](debugger-built-in-profiler-rules.md).

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=[
    ProfilerRule.sagemaker(
        base_config=rule_configs.BuiltInProfilerRuleName(),
        rule_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 generador de perfiles del depurador](debugger-built-in-profiler-rules.md).

Para obtener una configuración JSON de bajo nivel de las reglas integradas del depurador mediante la API `CreateTrainingJob`, consulte [Configurar el depurador mediante SageMaker la API](debugger-createtrainingjob-api.md).