Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

# Problembehandlung für SageMaker Profiler
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**Anmerkung**  
Hinweis zum Ende des Supports: Am 30. Juni 2027 AWS wird der Support für Amazon SageMaker Profiler eingestellt. Nach dem 30. Juni 2027 können Sie nicht mehr auf die Profiler-Konsole oder die Profiler-Ressourcen zugreifen. Weitere Informationen finden Sie unter [Änderung der Profiler-Verfügbarkeit](profiler-availability-change.md).

Verwenden Sie die folgenden Frage-Antwort-Paare, um Probleme bei der Verwendung von Profiler zu beheben. SageMaker 

**F: Ich erhalte eine Fehlermeldung, `ModuleNotFoundError: No module named 'smppy'`.**

Seit Dezember 2023 wurde der Name des SageMaker Profiler-Python-Pakets von in geändert, `smppy` `smprof` um ein Problem mit doppelten Paketnamen zu beheben; `smppy` wird bereits von einem Open-Source-Paket verwendet.

Wenn Sie also `smppy` seit vor Dezember 2023 verwenden und dieses `ModuleNotFoundError`-Problem auftritt, kann es an dem veralteten Paketnamen in Ihrem Trainingsskript liegen, wenn Sie das neueste `smprof`-Paket installiert haben oder eines der neuesten [SageMaker Mit Profiler vorinstallierte AI-Framework-Images SageMaker](profiler-support.md#profiler-support-frameworks) verwenden. Stellen Sie in diesem Fall sicher, dass Sie alle Erwähnungen von `smppy` in Ihrem Trainingsskript durch `smprof` ersetzen.

Wenn Sie den SageMaker Profiler-Python-Paketnamen in Ihren Trainingsskripten aktualisieren, sollten Sie erwägen, eine bedingte Importanweisung zu verwenden, wie im folgenden Codeausschnitt gezeigt, um Verwirrung darüber zu vermeiden, welche Version des Paketnamens Sie verwenden sollten.

```
try:
    import smprof 
except ImportError:
    # backward-compatability for TF 2.11 and PT 1.13.1 images
    import smppy as smprof
```

Beachten Sie auch, dass Sie, wenn Sie es `smppy` während des Upgrades auf die neuesten TensorFlow Versionen PyTorch oder Versionen verwendet haben, sicherstellen sollten, dass Sie das neueste `smprof` Paket installieren, indem Sie den Anweisungen unter folgen. [(Optional) Installieren Sie das SageMaker Profiler-Python-Paket](profiler-prepare.md#profiler-install-python-package)

**F: Ich erhalte eine Fehlermeldung, `ModuleNotFoundError: No module named 'smprof'`.**

Stellen Sie zunächst sicher, dass Sie einen der offiziell unterstützten SageMaker AI Framework-Container verwenden. Andernfalls können Sie das `smprof`-Paket installieren, indem Sie den Anweisungen unter [(Optional) Installieren Sie das SageMaker Profiler-Python-Paket](profiler-prepare.md#profiler-install-python-package) folgen.

**F: Ich kann `ProfilerConfig` nicht importieren.**

Wenn Sie Ihr Job Launcher-Skript nicht mithilfe des SageMaker Python-SDK importieren können, ist `ProfilerConfig` in Ihrer lokalen Umgebung oder im Jupyter-Kernel möglicherweise eine erheblich veraltete Version des SageMaker Python-SDK vorhanden. Stellen Sie sicher, dass Sie das SDK auf die neueste Version aktualisieren.

```
$ pip install --upgrade sagemaker
```

**F: Ich erhalte eine Fehlermeldung, `aborted: core dumped when importing smprof into my training script`.**

In einer früheren Version von `smprof` trat dieses Problem bei PyTorch 2.0\+ und Lightning auf. PyTorch Um dieses Problem zu beheben, installieren Sie auch das neueste `smprof`-Paket, indem Sie den Anweisungen unter [(Optional) Installieren Sie das SageMaker Profiler-Python-Paket](profiler-prepare.md#profiler-install-python-package) folgen.

**F: Ich kann die SageMaker Profiler-Benutzeroberfläche in Studio nicht finden. SageMaker Wo finde ich sie?**

Wenn Sie Zugriff auf die SageMaker AI-Konsole haben, wählen Sie eine der folgenden Optionen.
+ [Option 1: Starten Sie die SageMaker Profiler-Benutzeroberfläche von der Seite mit den Domain-Details](profiler-access-smprofiler-ui.md#profiler-access-smprofiler-ui-console-smdomain)
+ [Option 2: Starten Sie die SageMaker Profiler-UI-Anwendung von der SageMaker Profiler-Landingpage in der AI-Konsole SageMaker](profiler-access-smprofiler-ui.md#profiler-access-smprofiler-ui-console-profiler-landing-page)

Wenn Sie ein Domänenbenutzer sind und keinen Zugriff auf die SageMaker AI-Konsole haben, können Sie über SageMaker Studio Classic auf die Anwendung zugreifen. Wählen Sie in diesem Fall die folgende Option:
+ [Option 3: Verwenden Sie die Anwendungs-Launcher-Funktion im SageMaker AI Python SDK](profiler-access-smprofiler-ui.md#profiler-access-smprofiler-ui-app-launcher-function)