Risoluzione dei problemi per SageMaker Profiler

Utilizza le seguenti coppie di domande e risposte per risolvere i problemi durante l’utilizzo di SageMaker Profiler.

D: Ricevo un messaggio di errore, ModuleNotFoundError: No module named 'smppy'

Da dicembre 2023, il nome del pacchetto SageMaker Profiler Python è cambiato da smppy a smprof per risolvere un problema di nome di pacchetto duplicato; smppy è già utilizzato da un pacchetto open source.

Pertanto, se utilizzi smppy da prima di dicembre 2023 e riscontri questo problema ModuleNotFoundError, è probabile che sia dovuto a un nome di pacchetto obsoleto nel tuo script di addestramento, anche se hai installato il pacchetto più recente smprof o utilizzi uno dei Immagini del framework SageMaker AI preinstallate con SageMaker Profiler più recenti. In questo caso, assicurati di sostituire tutte le menzioni di smppy con smprof nello script di addestramento.

Durante l’aggiornamento del nome del pacchetto Python di SageMaker Profiler negli script di addestramento, per evitare confusione sulla versione del nome del pacchetto da utilizzare, prendi in considerazione l’utilizzo di un’istruzione di importazione condizionale, come mostrato nel seguente frammento di codice.

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

Tieni inoltre presente che se hai utilizzato smppy durante l’aggiornamento alle ultime versioni di PyTorch o TensorFlow, assicurati di installare il pacchetto smprof più recente seguendo le istruzioni all’indirizzo (Facoltativo) Installazione del pacchetto Python di SageMaker Profiler.

D: Ricevo un messaggio di errore, ModuleNotFoundError: No module named 'smprof'

Innanzitutto, assicurati di utilizzare uno dei container framework SageMaker AI supportati ufficialmente. Se non utilizzi uno di questi, puoi installare il pacchetto smprof seguendo le istruzioni all’indirizzo (Facoltativo) Installazione del pacchetto Python di SageMaker Profiler.

D: Non riesco a importare ProfilerConfig

Se non riesci a importare ProfilerConfig nel tuo script del programma di avvio di job utilizzando SageMaker Python SDK, l’ambiente locale o il kernel Jupyter possono avere una versione significativamente obsoleta di SageMaker Python SDK. Verifica di disporre della versione più recente di SDK.

$ pip install --upgrade sagemaker

D: Ricevo un messaggio di errore, aborted: core dumped when importing smprof into my training script

In una versione precedente di smprof, questo problema si verifica con PyTorch 2.0+ e PyTorch Lightning. Per risolvere questo problema, installa anche il pacchetto smprof più recente seguendo le istruzioni all’indirizzo (Facoltativo) Installazione del pacchetto Python di SageMaker Profiler.

D: Non riesco a trovare l’interfaccia utente di SageMaker Profiler da SageMaker Studio. Come posso risolvere il problema?

Se hai accesso alla console SageMaker AI, scegli una delle seguenti opzioni.

Se sei un utente del dominio e non hai accesso alla console SageMaker AI, puoi accedere all’applicazione tramite SageMaker Studio Classic. Scegli l’opzione seguente per il tuo caso: