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# Amazon CloudWatch 및를 사용하는 규칙에 대한 작업 AWS Lambda
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Amazon CloudWatch는 Amazon SageMaker AI 모델 훈련 작업 로그와 Amazon SageMaker Debugger 규칙 처리 작업 로그를 수집합니다. Amazon CloudWatch Events 및 로 디버거를 구성 AWS Lambda 하여 디버거 규칙 평가 상태를 기반으로 조치를 취합니다.

## 예제 노트북
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Amazon CloudWatch 및 AWS Lambda를 사용하는 디버거의 내장 규칙에 대한 작업을 사용하여 훈련 작업을 중지하는 실험을 위해 준비된 다음 예제 노트북을 실행할 수 있습니다.
+ [Amazon SageMaker Debugger - 규칙을 통한 CloudWatch Events에 대한 반응](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/sagemaker-debugger/tensorflow_action_on_rule/tf-mnist-stop-training-job.html)

  이 예제 노트북은 그라데이션이 소실 문제가 있는 훈련 작업을 실행합니다. 디버거 [VanishingGradient](debugger-built-in-rules.md#vanishing-gradient)의 내장된 규칙은 SageMaker AI TensorFlow 예측기를 구문화할 때 사용됩니다. 디버거 규칙이 문제를 감지하면 훈련 작업이 종료됩니다.
+ [SageMaker 디버거 규칙을 사용하여 중단된 훈련 감지 및 동작 간접 호출](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/sagemaker-debugger/tensorflow_action_on_rule/detect_stalled_training_job_and_actions.html)

  이 예제 노트북은 10분 동안 강제로 휴면 모드로 전환하는 코드 라인이 포함된 훈련 스크립트를 실행합니다. 디버거 [StalledTrainingRule](debugger-built-in-rules.md#stalled-training) 내장 규칙은 문제를 간접 호출하고 훈련 작업을 중지합니다.

**Topics**
+ [예제 노트북](#debugger-test-stop-training)
+ [디버거 규칙 및 훈련 작업에 대한 CloudWatch 로그 액세스](debugger-cloudwatch-metric.md)
+ [CloudWatch 및 Lambda를 사용하여 자동화된 훈련 작업 종료를 위한 디버거 설정](debugger-stop-training.md)
+ [자동 훈련 작업 종료 사용을 중지하기 위해 CloudWatch 이벤트 규칙 비활성화](debugger-disable-cw.md)