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# Debugger XGBoost トレーニングレポートをダウンロードする
トレーニングジョブの実行中またはジョブの終了後に、[Amazon SageMaker Python SDK](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable) と AWS Command Line Interface (CLI) を使って、デバッガー XGBoost トレーニングレポートをダウンロードします。
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#### [ Download using the SageMaker Python SDK and AWS CLI ]
1. 現在のジョブのデフォルトの S3 出力基本 URI をチェックします。
```
estimator.output_path
```
1. 現在のジョブの名前をチェックします。
```
estimator.latest_training_job.job_name
```
1. デバッガー XGBoost レポートは、`//rule-output` に保存されます。ルールの出力パスを次のように設定します。
```
rule_output_path = estimator.output_path + "/" + estimator.latest_training_job.job_name + "/rule-output"
```
1. レポートが生成されているかどうかをチェックするには、`--recursive` オプションを付けて `aws s3 ls` を使い、`rule_output_path` の下にディレクトリとファイルを再帰的にリストします。
```
! aws s3 ls {rule_output_path} --recursive
```
これにより、`CreateXgboostReport` と `ProfilerReport-1234567890` という名前の自動生成されたフォルダにファイルの完全なリストが返されます。XGBoost トレーニングレポートは `CreateXgboostReport` に保存され、プロファイリングレポートは `ProfilerReport-1234567890` フォルダに保存されます。XGBoost トレーニングジョブでデフォルトで生成されるプロファイリングレポートの詳細については、「[SageMaker Debugger インタラクティブレポート](debugger-profiling-report.md)」を参照してください。
`xgboost_report.html` は、デバッガーによって自動生成された XGBoost トレーニングレポートです。`xgboost_report.ipynb` は、トレーニング結果をレポートにまとめるために使用される Jupyter ノートブックです。ノートブックを使って、すべてのファイルをダウンロードし、HTML レポートファイルを参照し、レポートを変更できます。
1. `aws s3 cp` を使ってファイルを再帰的にダウンロードします。次のコマンドは、すべてのルール出力ファイルを現在の作業ディレクトリの下にある `ProfilerReport-1234567890` フォルダに保存します。
```
! aws s3 cp {rule_output_path} {{./}} --recursive
```
**ヒント**
Jupyter ノートブックサーバーを使っている場合は、`!pwd` を実行して現在の作業ディレクトリを確認します。
1. `/CreateXgboostReport` ディレクトリで、`xgboost_report.html` を開きます。JupyterLab を使っている場合は、**[Trust HTML]** (HTML を信頼) を選択して、自動生成されたデバッガートレーニングレポートを表示します。
1. `xgboost_report.ipynb` ファイルを開いて、レポートがどのように生成されているか検証します。Jupyter ノートブックファイルを使って、トレーニングレポートをカスタマイズして拡張できます。
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#### [ Download using the Amazon S3 console ]
1. にサインイン AWS マネジメントコンソール し、[https://console.aws.amazon.com/s3/](https://console.aws.amazon.com/s3/) で Amazon S3 コンソールを開きます。
1. 基本の S3 バケットを検索します。例えば、基本のジョブ名を指定していない場合、基本の S3 バケット名は、`sagemaker-{{}}-111122223333` という形式になります。**[Find bucket by name]** (名前でバケットを検索) フィールドから基本の S3 バケットを調べます。
![Amazon S3 コンソールの [Find bucket by name] (名前でバケットを検索) フィールド。](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/debugger/debugger-report-download-s3console-0.png)
1. 基本の S3 バケットで、**[Find objects by prefix]** (プレフィックスでオブジェクトを検索) にジョブ名のプレフィックスを入力してトレーニングジョブ名を調べ、トレーニングジョブ名を選択します。
![Amazon S3 コンソールの [Find objects by prefix] (プレフィックスでオブジェクトを検索) フィールド。](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/debugger/debugger-report-download-s3console-1.png)
1. トレーニングジョブの S3 バケットで、**rule-output/** サブフォルダを選択します。デバッガーで収集されたトレーニングデータ用の 3 つのサブフォルダ (**debug-output/**、**profiler-output/**、**rule-output/**) があります。
1. **rule-output/** フォルダで、**CreateXgboostReport/** フォルダを選択します。このフォルダには、**xbgoost\_report.html** (html で自動生成されたレポート) と **xbgoost\_report.ipynb** (レポートの生成に使用されるスクリプトを含む Jupyter ノートブック) が含まれています。
1. **xbgoost\_report.html** ファイルを選択し、**[Download actions]** (ダウンロードアクション) を選択してから、**[Download]** (ダウンロード) を選択します。
1. ダウンロードした **xbgoost\_report.html** ファイルをウェブブラウザで開きます。
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