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# Disattiva la raccolta di statistiche sull'utilizzo di Amazon SageMaker Debugger
<a name="debugger-telemetry"></a>

Per tutti i lavori di SageMaker formazione, Amazon SageMaker Debugger esegue la [ProfilerReport](debugger-built-in-profiler-rules.md#profiler-report) regola e genera automaticamente un file. [SageMaker Report interattivo del debugger](debugger-profiling-report.md) La regola `ProfilerReport` fornisce un file notebook Jupyter (`profiler-report.ipynb`) che genera un file HTML corrispondente (`profiler-report.html`). 

Debugger raccoglie statistiche sull'utilizzo del report di profilazione, includendo il codice nel notebook Jupyter che raccoglie l'ARN del processo di elaborazione della regola univoca `ProfilerReport` se l'utente apre il file finale `profiler-report.html`.

Debugger raccoglie solo informazioni sull'apertura o meno del report HTML finale da parte di un utente. **NON** raccoglie alcuna informazione da processi di addestramento, dati di addestramento, script di addestramento, processi di elaborazione, log o dal contenuto del report di profilazione.

Puoi non aderire alla raccolta delle statistiche sull’utilizzo scegliendo una delle seguenti opzioni.

## (Consigliata) Opzione 1: non aderire prima di eseguire job di addestramento
<a name="debugger-telemetry-profiler-report-opt-out-1"></a>

Per disattivarla, devi aggiungere la seguente configurazione della regola `ProfilerReport` di Debugger alla richiesta del processo di addestramento.

------
#### [ SageMaker Python SDK ]

```
estimator=sagemaker.estimator.Estimator(
    ...

    rules=ProfilerRule.sagemaker(
        base_config=rule_configs.ProfilerReport()
        rule_parameters={"opt_out_telemetry": "True"}
    )
)
```

------
#### [ AWS CLI ]

```
"ProfilerRuleConfigurations": [ 
    { 
        "RuleConfigurationName": "ProfilerReport-1234567890",
        "RuleEvaluatorImage": "895741380848.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/sagemaker-debugger-rules:latest",
        "RuleParameters": {
            "rule_to_invoke": "ProfilerReport", 
            "opt_out_telemetry": "True"
        }
    }
]
```

------
#### [ AWS SDK per Python (Boto3) ]

```
ProfilerRuleConfigurations=[ 
    {
        'RuleConfigurationName': 'ProfilerReport-1234567890',
        'RuleEvaluatorImage': '895741380848.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/sagemaker-debugger-rules:latest',
        'RuleParameters': {
            'rule_to_invoke': 'ProfilerReport',
            'opt_out_telemetry': 'True'
        }
    }
]
```

------

## Opzione 2: non aderire dopo aver completato un job di addestramento
<a name="debugger-telemetry-profiler-report-opt-out-2"></a>

Per disattivarla al termine dell’addestramento, devi modificare il file `profiler-report.ipynb`. 

**Nota**  
I report HTML generati automaticamente senza **l'opzione 1** già aggiunta alla richiesta del processo di addestramento riportano comunque le statistiche di utilizzo, anche dopo la disattivazione tramite **l'opzione 2**.

1. Segui le istruzioni per scaricare i file di report di profilazione di Debugger nella pagina [Scarica il report di profilazione del Debugger SageMaker](debugger-profiling-report-download.md).

1. Nella directory `/ProfilerReport-1234567890/profiler-output`, apri `profiler-report.ipynb`. 

1. Aggiungi **opt\$1out=True** alla funzione `setup_profiler_report()` nella quinta cella di codice, come illustrato nel seguente codice di esempio:

   ```
   setup_profiler_report(processing_job_arn, opt_out=True)
   ```

1. Esegui la cella di codice per completare la disattivazione.