モデルパラメータをデバッグするためのデバッガールールを設定するにはシステムおよびフレームワークのメトリクスをプロファイリングするためのデバッガー組み込みルールを設定するには UpdateTrainingJob API オペレーションを使ってデバッガープロファイリング設定を更新する CreateTrainingJob API オペレーションにデバッガーカスタムルール設定を追加する

SDK for Python (Boto3)

Amazon SageMaker Debugger の組み込みルールは、 AWS Boto3 SageMaker AI クライアントの create_training_job()関数を使用してトレーニングジョブ用に設定できます。正しいイメージ URI をRuleEvaluatorImage パラメータに指定する必要があります。次の例では、create_training_job() 関数のリクエストボディの設定方法を具体的に説明します。

次のコードは、トレーニングスクリプト entry_point/train.py が TensorFlow を使って準備されていることを前提に、create_training_job() リクエストボディにデバッガーを設定し、us-west-2 でトレーニングジョブを開始する方法の完全な例を示しています。エンドツーエンドのサンプルノートブックを見つけるには、「Amazon SageMaker デバッガー (Boto3) を使って TensorFlow マルチ GPU マルチノードトレーニングジョブをプロファイリングする」を参照してください。

注記

正しい Docker コンテナイメージを使っていることを確認してください。利用可能な AWS Deep Learning Containers イメージを確認するには、「利用可能な Deep Learning Containers イメージ」を参照してください。デバッガールールを使用するために利用可能な Docker イメージの完全なリストを見つけるには、「Debugger ルールの Docker イメージ」を参照してください。


import sagemaker, boto3
import datetime, tarfile

# Start setting up a SageMaker session and a Boto3 SageMaker client
session = sagemaker.Session()
region = session.boto_region_name
bucket = session.default_bucket()

# Upload a training script to a default Amazon S3 bucket of the current SageMaker session
source = 'source.tar.gz'
project = 'debugger-boto3-test'

tar = tarfile.open(source, 'w:gz')
tar.add ('entry_point/train.py') # Specify the directory and name of your training script
tar.close()

s3 = boto3.client('s3')
s3.upload_file(source, bucket, project+'/'+source)

# Set up a Boto3 session client for SageMaker
sm = boto3.Session(region_name=region).client("sagemaker")

# Start a training job
sm.create_training_job(
    TrainingJobName='debugger-boto3-'+datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d-%H-%M-%S'),
    HyperParameters={
        'sagemaker_submit_directory': 's3://'+bucket+'/'+project+'/'+source,
        'sagemaker_program': '/entry_point/train.py' # training scrip file location and name under the sagemaker_submit_directory
    },
    AlgorithmSpecification={
        # Specify a training Docker container image URI (Deep Learning Container or your own training container) to TrainingImage.
        'TrainingImage': '763104351884.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/tensorflow-training:2.4.1-gpu-py37-cu110-ubuntu18.04',
        'TrainingInputMode': 'File',
        'EnableSageMakerMetricsTimeSeries': False
    },
    RoleArn='arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonSageMaker-ExecutionRole-20201014T161125',
    OutputDataConfig={'S3OutputPath': 's3://'+bucket+'/'+project+'/output'},
    ResourceConfig={
        'InstanceType': 'ml.p3.8xlarge',
        'InstanceCount': 1,
        'VolumeSizeInGB': 30
    },
    StoppingCondition={
        'MaxRuntimeInSeconds': 86400
    },
    DebugHookConfig={
        'S3OutputPath': 's3://'+bucket+'/'+project+'/debug-output',
        'CollectionConfigurations': [
            {
                'CollectionName': 'losses',
                'CollectionParameters' : {
                    'train.save_interval': '500',
                    'eval.save_interval': '50'
                }
            }
        ]
    },
    DebugRuleConfigurations=[
        {
            'RuleConfigurationName': 'LossNotDecreasing',
            'RuleEvaluatorImage': '895741380848.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/sagemaker-debugger-rules:latest',
            'RuleParameters': {'rule_to_invoke': 'LossNotDecreasing'}
        }
    ],
    ProfilerConfig={
        'S3OutputPath': 's3://'+bucket+'/'+project+'/profiler-output',
        'ProfilingIntervalInMilliseconds': 500,
        'ProfilingParameters': {
            'DataloaderProfilingConfig': '{"StartStep": 5, "NumSteps": 3, "MetricsRegex": ".*", }',
            'DetailedProfilingConfig': '{"StartStep": 5, "NumSteps": 3, }',
            'PythonProfilingConfig': '{"StartStep": 5, "NumSteps": 3, "ProfilerName": "cprofile", "cProfileTimer": "total_time"}',
            'LocalPath': '/opt/ml/output/profiler/' # Optional. Local path for profiling outputs
        }
    },
    ProfilerRuleConfigurations=[
        {
            'RuleConfigurationName': 'ProfilerReport',
            'RuleEvaluatorImage': '895741380848.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/sagemaker-debugger-rules:latest',
            'RuleParameters': {'rule_to_invoke': 'ProfilerReport'}
        }
    ]
)

モデルパラメータをデバッグするためのデバッガールールを設定するには

次のコードサンプルは、この SageMaker API を使って組み込み VanishingGradient ルールを設定する方法を示しています。

デバッガーが出力テンソルを収集できるようにするには

デバッガーフック設定を次のように指定します。


DebugHookConfig={
    'S3OutputPath': 's3://<default-bucket>/<training-job-name>/debug-output',
    'CollectionConfigurations': [
        {
            'CollectionName': 'gradients',
            'CollectionParameters' : {
                'train.save_interval': '500',
                'eval.save_interval': '50'
            }
        }
    ]
}

これにより、トレーニングジョブは 500 ステップの gradients ごとに、テンソルコレクション、save_interval を保存します。利用可能な CollectionName 値を見つけるには、SMDebug クライアントライブラリドキュメントの「デバッガー組み込みコレクション」を参照してください。利用可能な CollectionParameters パラメータのキーと値を見つけるには、SageMaker Python SDK ドキュメントの sagemaker.debugger.CollectionConfig クラスを参照してください。

出力テンソルをデバッグするためのデバッガールールを有効にするには

次の DebugRuleConfigurations API の例は、保存された gradients コレクションで組み込みの VanishingGradient ルールを実行する方法を示しています。


DebugRuleConfigurations=[
    {
        'RuleConfigurationName': 'VanishingGradient',
        'RuleEvaluatorImage': '895741380848.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/sagemaker-debugger-rules:latest',
        'RuleParameters': {
            'rule_to_invoke': 'VanishingGradient',
            'threshold': '20.0'
        }
    }
]

このサンプルのような設定では、デバッガーは gradients テンソルのコレクションで VanishingGradient ルールを使ってトレーニングジョブのルール評価ジョブを開始します。デバッガールールを使用するために利用可能な Docker イメージの完全なリストを見つけるには、「Debugger ルールの Docker イメージ」を参照してください。RuleParameters のキーバリューのペアを見つけるには、「デバッガーの組み込みルールのリスト」を参照してください。

システムおよびフレームワークのメトリクスをプロファイリングするためのデバッガー組み込みルールを設定するには

次のサンプルコードは、Profiler Config API オペレーションを指定して、システムおよびフレームワークのメトリクスの収集を有効にする方法を示しています。

システムおよびフレームワークのメトリクスを収集するためにデバッガープロファイリングを有効にするには

Target Step


ProfilerConfig={ 
    'S3OutputPath': 's3://<default-bucket>/<training-job-name>/profiler-output', # Optional. Path to an S3 bucket to save profiling outputs
    # Available values for ProfilingIntervalInMilliseconds: 100, 200, 500, 1000 (1 second), 5000 (5 seconds), and 60000 (1 minute) milliseconds.
    'ProfilingIntervalInMilliseconds': 500, 
    'ProfilingParameters': {
        'DataloaderProfilingConfig': '{
            "StartStep": 5, 
            "NumSteps": 3, 
            "MetricsRegex": ".*"
        }',
        'DetailedProfilingConfig': '{
            "StartStep": 5, 
            "NumSteps": 3 
        }',
        'PythonProfilingConfig': '{
            "StartStep": 5, 
            "NumSteps": 3, 
            "ProfilerName": "cprofile",  # Available options: cprofile, pyinstrument
            "cProfileTimer": "total_time"  # Include only when using cprofile. Available options: cpu, off_cpu, total_time
        }',
        'LocalPath': '/opt/ml/output/profiler/' # Optional. Local path for profiling outputs
    }
}

Target Time Duration


ProfilerConfig={ 
    'S3OutputPath': 's3://<default-bucket>/<training-job-name>/profiler-output', # Optional. Path to an S3 bucket to save profiling outputs
    # Available values for ProfilingIntervalInMilliseconds: 100, 200, 500, 1000 (1 second), 5000 (5 seconds), and 60000 (1 minute) milliseconds.
    'ProfilingIntervalInMilliseconds': 500,
    'ProfilingParameters': {
        'DataloaderProfilingConfig': '{
            "StartTimeInSecSinceEpoch": 12345567789, 
            "DurationInSeconds": 10, 
            "MetricsRegex": ".*"
        }',
        'DetailedProfilingConfig': '{
            "StartTimeInSecSinceEpoch": 12345567789, 
            "DurationInSeconds": 10
        }',
        'PythonProfilingConfig': '{
            "StartTimeInSecSinceEpoch": 12345567789, 
            "DurationInSeconds": 10, 
            "ProfilerName": "cprofile",  # Available options: cprofile, pyinstrument
            "cProfileTimer": "total_time"  # Include only when using cprofile. Available options: cpu, off_cpu, total_time
        }',
        'LocalPath': '/opt/ml/output/profiler/' # Optional. Local path for profiling outputs
    }
}

メトリクスをプロファイリングするためのデバッガールールを有効にするには

次のサンプルコードは、ProfilerReport ルールの設定方法を示しています。


ProfilerRuleConfigurations=[ 
    {
        'RuleConfigurationName': 'ProfilerReport',
        'RuleEvaluatorImage': '895741380848.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/sagemaker-debugger-rules:latest',
        'RuleParameters': {
            'rule_to_invoke': 'ProfilerReport',
            'CPUBottleneck_cpu_threshold': '90',
            'IOBottleneck_threshold': '90'
        }
    }
]

デバッガールールを使用するために利用可能な Docker イメージの完全なリストを見つけるには、「Debugger ルールの Docker イメージ」を参照してください。RuleParameters のキーバリューのペアを見つけるには、「デバッガーの組み込みルールのリスト」を参照してください。

`UpdateTrainingJob` API オペレーションを使ってデバッガープロファイリング設定を更新する

デバッガープロファイリング設定は、 AWS Boto3 SageMaker AI クライアントの update_training_job()関数を使用して、トレーニングジョブの実行中に更新できます。新しい ProfilerConfig および ProfilerRuleConfiguration オブジェクトを設定し、TrainingJobName パラメータにトレーニングジョブ名を指定します。


ProfilerConfig={ 
    'DisableProfiler': boolean,
    'ProfilingIntervalInMilliseconds': number,
    'ProfilingParameters': { 
        'string' : 'string' 
    }
},
ProfilerRuleConfigurations=[ 
    { 
        'RuleConfigurationName': 'string',
        'RuleEvaluatorImage': 'string',
        'RuleParameters': { 
            'string' : 'string' 
        }
    }
],
TrainingJobName='your-training-job-name-YYYY-MM-DD-HH-MM-SS-SSS'

CreateTrainingJob API オペレーションにデバッガーカスタムルール設定を追加する

カスタムルールは、DebugHookConfig オブジェクトと DebugRuleConfiguration オブジェクトを使用して AWS Boto3 SageMaker AI クライアントの create_training_job()関数を使用してトレーニングジョブ用に設定できます。次のコードサンプルは、この SageMaker API オペレーションを使用して、smdebug ライブラリを使って記述されたカスタム ImproperActivation ルールを設定する方法を示しています。この例では、カスタムルールを custom_rules.py ファイルに記述し、Amazon S3 バケットにアップロード済みであることを前提としています。例では、カスタムルールを実行するために使用できる構築済み Docker イメージを提供しています。これらについては、「カスタムルール評価用の Amazon SageMaker Debugger イメージの URI」を参照してください。RuleEvaluatorImage パラメータで、ビルド済み Docker イメージの URL レジストリアドレスを指定します。


DebugHookConfig={
    'S3OutputPath': 's3://<default-bucket>/<training-job-name>/debug-output',
    'CollectionConfigurations': [
        {
            'CollectionName': 'relu_activations',
            'CollectionParameters': {
                'include_regex': 'relu',
                'save_interval': '500',
                'end_step': '5000'
            }
        }
    ]
},
DebugRulesConfigurations=[
    {
        'RuleConfigurationName': 'improper_activation_job',
        'RuleEvaluatorImage': '552407032007.dkr.ecr.ap-south-1.amazonaws.com/sagemaker-debugger-rule-evaluator:latest',
        'InstanceType': 'ml.c4.xlarge',
        'VolumeSizeInGB': 400,
        'RuleParameters': {
           'source_s3_uri': 's3://bucket/custom_rules.py',
           'rule_to_invoke': 'ImproperActivation',
           'collection_names': 'relu_activations'
        }
    }
]

ブラウザで JavaScript が無効になっているか、使用できません。

AWS ドキュメントを使用するには、JavaScript を有効にする必要があります。手順については、使用するブラウザのヘルプページを参照してください。

ドキュメントの表記規則

JSON (AWS CLI)

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