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Monitorar AWS utilização de recursos computacionais no Amazon Studio Classic SageMaker
nota
Aviso de fim do suporte: em 30 de junho de 2027, o suporte para o Amazon SageMaker Profiler AWS será encerrado. Depois de 30 de junho de 2027, você não poderá mais acessar o console ou os recursos do Profiler. Para obter mais informações, consulte Alteração na disponibilidade do Profiler.
Para rastrear a utilização dos recursos computacionais do seu trabalho de treinamento, use as ferramentas de monitoramento oferecidas pelo Amazon SageMaker Debugger.
Para qualquer trabalho de treinamento que você executa em SageMaker IA usando o SDK do SageMaker Python, o Debugger coleta métricas básicas de utilização de recursos, como utilização da CPU, utilização da GPU, utilização da memória da GPU, rede e tempo de espera a cada 500 milissegundos. I/O Para ver o painel das métricas de utilização de recursos do seu trabalho de treinamento, basta usar a interface do usuário do SageMaker Debugger no Studio Experiments. SageMaker
As operações e etapas de aprendizado profundo podem operar em intervalos de milissegundos. Em comparação com CloudWatch as métricas da Amazon, que coletam métricas em intervalos de 1 segundo, o Debugger fornece uma granularidade mais precisa nas métricas de utilização de recursos em intervalos de até 100 milissegundos (0,1 segundo) para que você possa se aprofundar nas métricas no nível de uma operação ou etapa.
Se quiser alterar o intervalo de tempo de coleta de métricas, você pode adicionar um parâmetro para a configuração de criação de perfil ao seu inicializador de tarefas de treinamento. Por exemplo, se você estiver usando o SDK do SageMaker AI Python, precisará passar o profiler_config parâmetro ao criar um ModelTrainer objeto. Para saber como ajustar o intervalo de coleta da métrica de utilização de recursos, consulte Modelo de código para configurar um objeto estimador de SageMaker IA com os módulos do SageMaker Debugger Python no SDK do AI Python SageMaker e, depois, Defina as configurações para a criação de perfil básico da utilização dos recursos do sistema.
Além disso, você pode adicionar ferramentas de detecção de problemas chamadas regras de criação de perfil integradas fornecidas pelo SageMaker Debugger. As regras de criação de perfis integrados executam análises em relação às métricas de utilização de recursos e detectam problemas de desempenho computacional. Para obter mais informações, consulte Use regras de criação de perfil integradas gerenciadas pelo Amazon SageMaker Debugger. Você pode receber os resultados da análise de regras por meio da interface do usuário do SageMaker Debugger no SageMaker Studio Experiments ou do SageMaker Debugger Profiling Report. Você também pode criar regras de criação de perfil personalizadas usando o SDK do SageMaker Python.
Para saber mais sobre as funcionalidades de monitoramento fornecidas pelo SageMaker Debugger, consulte os tópicos a seguir.
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