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# Amazon SageMaker Debugger를 사용한 훈련 작업 디버깅
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훈련 스크립트를 준비하고 SageMaker Debugger로 훈련 작업을 실행하여 모델 훈련 진행 상황을 디버깅하려면 다음과 같은 일반적인 2단계 프로세스를 따릅니다. 즉, `sagemaker-debugger` Python SDK를 사용하여 훈련 스크립트를 수정한 다음, SageMaker Python SDK를 사용하여 SageMaker AI 예측기를 구문화합니다. 다음 주제를 통해 SageMaker Debugger의 디버깅 기능을 사용하는 방법을 알아보세요.

**Topics**
+ [훈련 스크립트를 조정하여 후크 등록](debugger-modify-script.md)
+ [SageMaker Python SDK를 사용하여 Debugger로 훈련 작업 시작](debugger-configuration-for-debugging.md)
+ [XGBoost용 SageMaker Debugger 대화형 보고서](debugger-report-xgboost.md)
+ [Amazon SageMaker Debugger 규칙에 대한 작업](debugger-action-on-rules.md)
+ [TensorBoard에서 Amazon SageMaker Debugger 출력 텐서 시각화하기](debugger-enable-tensorboard-summaries.md)