As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.

# Abra o painel do Amazon SageMaker Debugger Insights
<a name="debugger-on-studio-insights"></a>

No painel do SageMaker Debugger Insights no Studio Classic, você pode ver as informações sobre a utilização dos recursos computacionais, a utilização dos recursos e o gargalo do sistema do seu trabalho de treinamento executado nas instâncias do Amazon EC2 em tempo real e após os treinamentos

**nota**  
O painel do SageMaker Debugger Insights executa um aplicativo Studio Classic em uma `ml.m5.4xlarge` instância para processar e renderizar as visualizações. Cada guia SageMaker do Debugger Insights executa uma sessão do kernel do Studio Classic. Várias sessões do kernel para várias guias do SageMaker Debugger Insights são executadas em uma única instância. Quando você fecha uma guia do SageMaker Debugger Insights, a sessão correspondente do kernel também é fechada. A aplicação Studio Classic permanece ativo e gera cobranças pelo uso da instância `ml.m5.4xlarge`. Para obter informações sobre preços, consulte a página de [ SageMaker preços da Amazon](https://aws.amazon.com/sagemaker/pricing/).

**Importante**  
Ao terminar de usar o painel do SageMaker Debugger Insights, você deve desligar a `ml.m5.4xlarge` instância para evitar o acúmulo de cobranças. Para obter instruções sobre como encerrar a instância, consulte [Encerre a instância do Amazon SageMaker Debugger Insights](debugger-on-studio-insights-close.md).

**Para abrir o painel do SageMaker Debugger Insights**

1. Na **página inicial** do Studio Classic, escolha **Experimentos** no painel de navegação à esquerda.

1. Pesquise seu emprego de treinamento na página **Experimentos**. Se seu trabalho de treinamento estiver configurado com uma execução de Experimentos, o trabalho deverá aparecer na guia **Experimentos**; se você não configurou uma execução de Experimentos, o trabalho deverá aparecer na guia **Execuções não atribuídas**.

1. Escolha (clique) no link do nome do trabalho de treinamento para ver os detalhes do trabalho.

1. No menu **VISÃO GERAL**, escolha **Depurador**. Isso deve mostrar as duas seções a seguir.
   + Na seção **Regras do depurador**, você pode pesquisar o status das regras internas do depurador associadas ao trabalho de treinamento.
   + Na seção **Debugger Insights**, você pode encontrar links para abrir o SageMaker Debugger Insights no painel.

1. Na seção **SageMaker Debugger Insights**, escolha o link do nome do trabalho de treinamento para abrir o painel do SageMaker Debugger Insights. Isso abre uma janela **Debug [your-training-job-name]**. Nessa janela, o Debugger fornece uma visão geral do desempenho computacional do seu trabalho de treinamento nas instâncias do Amazon EC2 e ajuda a identificar problemas na utilização de recursos computacionais.

Você também pode baixar um relatório de criação de perfil agregado adicionando a [ProfilerReport](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/debugger-built-in-rules.html#profiler-report)regra integrada do Debugger. SageMaker Para obter mais informações, consulte [Configurar regras incorporadas do profiler](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/use-debugger-built-in-profiler-rules.html) e [relatório de criação de perfil gerado usando SageMaker o](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/debugger-profiling-report.html) Debugger.