Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

# Pekerjaan pelatihan debugging menggunakan Amazon SageMaker Debugger
<a name="debugger-debug-training-jobs"></a>

**catatan**  
Amazon SageMaker Debugger tidak lagi terbuka untuk pelanggan baru. Pelanggan yang sudah ada dapat terus menggunakan layanan seperti biasa. AWS terus berinvestasi dalam peningkatan keamanan dan ketersediaan untuk Debugger, tetapi kami tidak berencana untuk memperkenalkan fitur baru. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Perubahan ketersediaan debugger](debugger-availability-change.md). 

Untuk menyiapkan skrip pelatihan Anda dan menjalankan pekerjaan pelatihan dengan De SageMaker bugger untuk men-debug kemajuan pelatihan model, Anda mengikuti proses dua langkah yang khas: memodifikasi skrip pelatihan Anda menggunakan `sagemaker-debugger` Python SDK, dan membuat SageMaker AI ModelTrainer menggunakan Python SDK. SageMaker Telusuri topik berikut untuk mempelajari cara menggunakan fungsionalitas debugging SageMaker Debugger.

**Topics**
+ [Mengadaptasi skrip pelatihan Anda untuk mendaftarkan hook](debugger-modify-script.md)
+ [Luncurkan pekerjaan pelatihan dengan Debugger menggunakan SageMaker Python SDK](debugger-configuration-for-debugging.md)
+ [SageMaker Laporan interaktif Debugger untuk XGBoost](debugger-report-xgboost.md)
+ [Tindakan pada aturan Amazon SageMaker Debugger](debugger-action-on-rules.md)
+ [Visualisasikan tensor keluaran Amazon SageMaker Debugger di TensorBoard](debugger-enable-tensorboard-summaries.md)