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# Amazon SageMaker 调试器架构
<a name="debugger-how-it-works"></a>

本主题将引导您详细了解 Amazon SageMaker Debugger 工作流程。

Debugger 支持用于*性能优化*的分析功能，以识别计算问题，例如系统瓶颈和利用率不足，并协助大规模优化硬件资源利用率。

Debugger 用于*模型优化*的调试功能用来分析可能出现的不收敛训练问题，在使用优化算法尽可能减少损失函数时可能会出现此类问题，例如梯度下降及其变化。

下图显示了 SageMaker 调试器的架构。带有粗边界线的方框是 Debugger 管理的内容，用来分析您的训练作业。

![\[Amazon SageMaker 调试器的工作原理概述。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/sagemaker/latest/dg/images/debugger/debugger_new_diagram.png)


Debugger 将来自训练作业的以下数据存储在安全的 Amazon S3 存储桶中：
+ **输出张量** – 在训练 ML 模型时，在向前和向后传递期间不断更新的标量和模型参数的集合。输出张量包括标量值（准确性和损失）和矩阵（权重、梯度、输入层和输出层）。
**注意**  
默认情况下，调试器监视和调试 SageMaker 训练作业，而无需在 AI 估算器中配置任何调试器特定的参数。 SageMaker Debugger 每 500 毫秒收集一次系统指标，每 500 个步骤收集一次基本输出张量（损耗和精度等标量输出）。它还运行 `ProfilerReport` 规则来分析系统指标并聚合 Studio Debugger Insights 控制面板和分析报告。Debugger 将输出数据保存在安全的 Amazon S3 存储桶中。

Debugger 内置规则在处理容器上运行，设计为通过处理在 S3 存储桶中收集的训练数据来评估机器学习模型（请参阅[处理数据和评估模型](https://docs.aws.amazon.com//sagemaker/latest/dg/processing-job.html)）。内置规则完全由 Debugger 管理。您也可以创建根据自己的模型自定义的规则，来监控您所关注的任何问题。