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# Opte por não participar da coleção de estatísticas de uso do Amazon SageMaker Debugger
<a name="debugger-telemetry"></a>

Para todos os trabalhos SageMaker de treinamento, o Amazon SageMaker Debugger executa a [ProfilerReport](debugger-built-in-profiler-rules.md#profiler-report) regra e gera automaticamente um. [SageMaker Relatório interativo do Debugger](debugger-profiling-report.md) A regra `ProfilerReport` fornece um arquivo de caderno Jupyter (`profiler-report.ipynb`) que gera um arquivo HTML correspondente (`profiler-report.html`). 

O Debugger coleta estatísticas de uso do relatório de criação de perfil incluindo código no caderno Jupyter que coleta o ARN da tarefa de processamento exclusiva da regra `ProfilerReport` se o usuário abrir o arquivo final `profiler-report.html`.

O Debugger coleta apenas informações sobre se um usuário abre o relatório HTML final. Ele **NÃO** coleta nenhuma informação de trabalhos de treinamento, dados de treinamento, scripts de treinamento, trabalhos de processamento, logs ou do conteúdo do próprio relatório de criação de perfil.

Você pode desativar a coleta de estatísticas de uso em uma das opções a seguir.

## (Recomendado) Opção 1: optar por não participar antes de executar um trabalho de treinamento
<a name="debugger-telemetry-profiler-report-opt-out-1"></a>

Para optar por não participar, você precisa adicionar a seguinte configuração de regra `ProfilerReport` do Debugger à sua solicitação de trabalho de treinamento:

------
#### [ SageMaker Python SDK ]

```
estimator=sagemaker.estimator.Estimator(
    ...

    rules=ProfilerRule.sagemaker(
        base_config=rule_configs.ProfilerReport()
        rule_parameters={"opt_out_telemetry": "True"}
    )
)
```

------
#### [ AWS CLI ]

```
"ProfilerRuleConfigurations": [ 
    { 
        "RuleConfigurationName": "ProfilerReport-1234567890",
        "RuleEvaluatorImage": "895741380848.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/sagemaker-debugger-rules:latest",
        "RuleParameters": {
            "rule_to_invoke": "ProfilerReport", 
            "opt_out_telemetry": "True"
        }
    }
]
```

------
#### [ AWS SDK para Python (Boto3) ]

```
ProfilerRuleConfigurations=[ 
    {
        'RuleConfigurationName': 'ProfilerReport-1234567890',
        'RuleEvaluatorImage': '895741380848.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/sagemaker-debugger-rules:latest',
        'RuleParameters': {
            'rule_to_invoke': 'ProfilerReport',
            'opt_out_telemetry': 'True'
        }
    }
]
```

------

## Opção 2: Optar por não participar após a conclusão de um trabalho de treinamento
<a name="debugger-telemetry-profiler-report-opt-out-2"></a>

Para optar por não participar após a conclusão do treinamento, você precisa modificar o arquivo `profiler-report.ipynb`. 

**nota**  
Os relatórios HTML gerados automaticamente sem a **Opção 1** já adicionada à sua solicitação de trabalho de treinamento ainda relatam as estatísticas de uso mesmo depois de você optar por não usar a **Opção 2**.

1. Siga as instruções para baixar os arquivos do relatório de criação de perfil do Debugger na página [Baixe o relatório de criação de SageMaker perfil do Debugger](debugger-profiling-report-download.md).

1. Abaixo do diretório `/ProfilerReport-1234567890/profiler-output`, abra `profiler-report.ipynb`. 

1. Adicione **opt\$1out=True** à função `setup_profiler_report()` na quinta célula de código, conforme mostrado no código de seguinte exemplo:

   ```
   setup_profiler_report(processing_job_arn, opt_out=True)
   ```

1. Execute a célula de código para concluir a exclusão.