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# Création de règles personnalisées à l’aide de la bibliothèque client Debugger
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Vous pouvez créer des règles personnalisées pour surveiller votre travail de formation à l'aide de la règle Debugger APIs et de la [bibliothèque `smdebug` Python](https://github.com/awslabs/sagemaker-debugger/) open source qui fournit des outils pour créer vos propres conteneurs de règles.

## Prérequis pour créer une règle personnalisée
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Pour créer des règles personnalisées Debugger, vous avez besoin des prérequis suivants.
+ [SageMaker Règle du débogueur. API personnalisée](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/debugger.html#sagemaker.debugger.Rule.custom)
+ [La bibliothèque Python smdebug open source](https://github.com/awslabs/sagemaker-debugger/)
+ Votre propre script python de règle personnalisée
+ [Image Amazon SageMaker Debugger pour les évaluateurs URIs de règles personnalisés](debugger-reference.md#debuger-custom-rule-registry-ids)

**Topics**
+ [Prérequis pour créer une règle personnalisée](#debugger-custom-rules-prerequisite)
+ [Utilisation de la bibliothèque client `smdebug` pour créer une règle personnalisée sous forme de script Python](debugger-custom-rules-python-script.md)
+ [Utilisez le Debugger APIs pour exécuter vos propres règles personnalisées](debugger-custom-rules-python-sdk.md)