Résolution des problèmes liés au profileur SageMaker

Utilisez les paires de questions-réponses suivantes pour résoudre les problèmes liés à l’utilisation du profileur SageMaker.

Q. Je reçois un message d’erreur, ModuleNotFoundError: No module named 'smppy'

Depuis décembre 2023, le nom du package Python du profileur SageMaker smppy a été remplacé par smprof pour résoudre un problème de nom de package dupliqué ; smppy est déjà utilisé par un package open source.

Par conséquent, si votre utilisation de smppy remonte à avant décembre 2023 et que vous rencontrez ce problème ModuleNotFoundError, cela peut être dû au fait que le nom du package n’est pas à jour dans votre script d’entraînement tout en ayant le dernier package smprof installé ou en utilisant l’un des derniers Images de cadre SageMaker AI préinstallées avec le profileur SageMaker. Dans ce cas, assurez-vous de remplacer toutes les mentions de smppy par smprof dans votre script d’entraînement.

Lorsque vous mettez à jour le nom du package Python du profileur SageMaker dans vos scripts d’entraînement, afin d’éviter toute confusion quant à la version du nom du package à utiliser, pensez à utiliser une instruction d’importation conditionnelle, comme indiqué dans l’extrait de code suivant.

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

Notez également que si vous utilisiez smppy lors de la mise à niveau vers les dernières versions de PyTorch ou TensorFlow, assurez-vous d’installer le dernier package smprof en suivant les instructions sur (Facultatif) Installer le package Python du profileur SageMaker.

Q. Je reçois un message d’erreur, ModuleNotFoundError: No module named 'smprof'

Tout d’abord, assurez-vous d’utiliser l’un des conteneurs SageMaker AI Framework officiellement pris en charge. Si vous n’utilisez pas l’un d’entre eux, vous pouvez installer le package smprof en suivant les instructions sur (Facultatif) Installer le package Python du profileur SageMaker.

Q. Je ne parviens pas à importer ProfilerConfig

Si vous ne parvenez pas à importer ProfilerConfig dans votre script de lancement de tâches à l’aide du kit SageMaker Python SDK, votre environnement local ou le noyau Jupyter disposent peut-être d’une version largement obsolète du kit SageMaker Python SDK. Assurez-vous d’utiliser la dernière version du kit SDK.

$ pip install --upgrade sagemaker

Q. Je reçois un message d’erreur, aborted: core dumped when importing smprof into my training script

Dans une version antérieure de smprof, ce problème se produisait avec PyTorch 2.0+ et PyTorch Lightning. Pour résoudre ce problème, installez également le dernier package smprof en suivant les instructions sur (Facultatif) Installer le package Python du profileur SageMaker.

Q. Je ne trouve pas l’interface utilisateur du profileur SageMaker dans SageMaker Studio. Comment le trouver ?

Si vous avez accès à la console SageMaker AI, choisissez l’une des options suivantes.

Si vous êtes un utilisateur de domaine et que vous n’avez pas accès à la console SageMaker AI, vous pouvez accéder à l’application via SageMaker Studio Classic. Si tel est votre cas, choisissez l’option suivante.