使用 Debugger 內建規則搭配自訂參數值 - Amazon SageMaker AI

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使用 Debugger 內建規則搭配自訂參數值

如果您想要調整內建規則參數值並自訂張量集合 Regex，請設定 ProfilerRule.sagemaker 和 Rule.sagemaker 類別方法的 base_config 和 rule_parameters 參數。對於 Rule.sagemaker 類別方法，您還可以透過 collections_to_save 參數自訂張量集合。使用 CollectionConfig API 設定張量集合提供如何使用 CollectionConfig 類別的指示。

使用下列內建規則的組態範本來自訂參數值。您可以視需要變更規則參數，調整要觸發的規則敏感度。

  • base_config 引數是您呼叫內建規則方法的位置。

  • rule_parameters 引數是調整 Debugger 內建規則清單 中所列出的內建規則預設金鑰值。

  • collections_to_save 引數透過 CollectionConfig API 進行張量設定，這需要 name 和 parameters 引數。

如需偵錯工具規則類別、方法和參數的詳細資訊，請參閱《Amazon SageMaker Python SDK》中的 SageMaker AI 偵錯工具規則類別。 Amazon SageMaker 

from sagemaker.debugger import Rule, ProfilerRule, rule_configs, CollectionConfig

rules=[
    Rule.sagemaker(
        base_config=rule_configs.built_in_rule_name(),
        rule_parameters={
                "key": "value"
        },
        collections_to_save=[ 
            CollectionConfig(
                name="tensor_collection_name", 
                parameters={
                    "key": "value"
                } 
            )
        ]
    )
]

針對 Debugger 內建規則清單 中的每個規則提供參數描述和參數值自訂範例。