Creazione di uno strumento di stima SageMaker AI XGBoost con la regola del report di Debugger XGBoost - Amazon SageMaker AI

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Creazione di uno strumento di stima SageMaker AI XGBoost con la regola del report di Debugger XGBoost

La regola CreateXgboostReport raccoglie i seguenti tensori di output dal processo di addestramento:

  • hyperparameters – Salva durante la prima fase.

  • metrics – Salva perdita e precisione ogni 5 fasi.

  • feature_importance – Salva ogni 5 fasi.

  • predictions – Salva ogni 5 fasi.

  • labels – Salva ogni 5 fasi.

I tensori di output vengono salvati in un bucket S3 predefinito. Ad esempio, s3://sagemaker-<region>-<12digit_account_id>/<base-job-name>/debug-output/.

Quando costruisci uno strumento di stima SageMaker AI per un job di addestramento XGBoost, specifica la regola come mostrato nel seguente codice di esempio.

Using the SageMaker AI generic estimator
import boto3
import sagemaker
from sagemaker.estimator import Estimator
from sagemaker import image_uris
from sagemaker.debugger import Rule, rule_configs

rules=[
    Rule.sagemaker(rule_configs.create_xgboost_report())
]

region = boto3.Session().region_name
xgboost_container=sagemaker.image_uris.retrieve("xgboost", region, "1.2-1")

estimator=Estimator(
    role=sagemaker.get_execution_role()
    image_uri=xgboost_container,
    base_job_name="debugger-xgboost-report-demo",
    instance_count=1,
    instance_type="ml.m5.2xlarge",
    
    # Add the Debugger XGBoost report rule
    rules=rules
)

estimator.fit(wait=False)