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# Riferimenti Amazon SageMaker Debugger
**Nota**
Amazon SageMaker Debugger non è più aperto a nuovi clienti. I clienti esistenti possono continuare a utilizzare il servizio normalmente. AWS continua a investire in miglioramenti della sicurezza e della disponibilità di Debugger, ma non prevediamo di introdurre nuove funzionalità. Per ulteriori informazioni, consulta [Modifica della disponibilità del debugger](debugger-availability-change.md).
Trova ulteriori informazioni e riferimenti sull'utilizzo di Amazon SageMaker Debugger nei seguenti argomenti.
**Topics**
+ [API Amazon Debugger SageMaker](#debugger-apis)
+ [Immagini Docker per le regole di Debugger](#debugger-docker-images-rules)
+ [Eccezioni di Amazon Debugger SageMaker](#debugger-exceptions)
+ [Formazione distribuita supportata da Amazon Debugger SageMaker](#debugger-considerations)
## API Amazon Debugger SageMaker
Amazon SageMaker Debugger esegue operazioni API in diverse località che vengono utilizzate per implementare il monitoraggio e l'analisi dell'addestramento dei modelli.
Amazon SageMaker Debugger fornisce anche l'SDK [`sagemaker-debugger` Python open source ](https://github.com/awslabs/sagemaker-debugger/tree/master/smdebug) che viene utilizzato per configurare regole integrate, definire regole personalizzate e registrare hook per raccogliere i dati dei tensori di output dai processi di formazione.
L'SDK [ Amazon SageMaker AI Python ](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/) è un SDK di alto livello incentrato sulla sperimentazione dell'apprendimento automatico. L'SDK può essere utilizzato per implementare regole integrate o personalizzate definite con la libreria `SMDebug` Python per monitorare e analizzare questi tensori utilizzando l'intelligenza artificiale. SageMaker ModelTrainers
Debugger ha aggiunto operazioni e tipi all' SageMaker API Amazon che consentono alla piattaforma di utilizzare Debugger durante l'addestramento di un modello e per gestire la configurazione di input e output.
+ [`CreateTrainingJob`](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingJob.html) e [`UpdateTrainingJob`](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_UpdateTrainingJob.html) utilizzano le seguenti API Debugger per configurare raccolte di tensori, regole, immagini di regole e opzioni di profilazione:
+ [`CollectionConfiguration`](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CollectionConfiguration.html)
+ [`DebugHookConfig`](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DebugHookConfig.html)
+ [`DebugRuleConfiguration`](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DebugRuleConfiguration.html)
+ [`TensorBoardOutputConfig`](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_TensorBoardOutputConfig.html)
+ [`ProfilerConfig`](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ProfilerConfig.html)
+ [`ProfilerRuleConfiguration`](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ProfilerRuleConfiguration.html)
+ [`DescribeTrainingJob`](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DescribeTrainingJob.html) fornisce una descrizione completa di un processo di addestramento, incluse le seguenti configurazioni di Debugger e gli stati di valutazione delle regole:
+ [`DebugHookConfig`](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DebugHookConfig.html)
+ [`DebugRuleConfiguration`](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DebugRuleConfiguration.html)
+ [`DebugRuleEvaluationStatus`](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DebugRuleEvaluationStatus.html)
+ [`ProfilerConfig`](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ProfilerConfig.html)
+ [`ProfilerRuleConfiguration`](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ProfilerRuleConfiguration.html)
+ [`ProfilerRuleEvaluationStatus`](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ProfilerRuleEvaluationStatus.html)
Le operazioni API di configurazione delle regole utilizzano la funzionalità di SageMaker elaborazione durante l'analisi di un modello di addestramento. Per ulteriori informazioni su SageMaker Processing, vedere[Carichi di lavoro di trasformazione dei dati con Processing SageMaker](processing-job.md).
## Immagini Docker per le regole di Debugger
Amazon SageMaker AI fornisce due set di immagini Docker per le regole: un set per la valutazione delle regole fornite dall' SageMaker IA (regole integrate) e un set per la valutazione delle regole personalizzate fornite nei file sorgente di Python.
Se utilizzi [ Amazon SageMaker Python SDK](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable), puoi semplicemente utilizzare le operazioni dell'API Debugger di alto livello SageMaker AI con le operazioni dell' ModelTrainer API SageMaker AI, senza dover recuperare manualmente le immagini Debugger Docker e configurare l'API. `ConfigureTrainingJob`
Se non utilizzi l'SDK SageMaker Python, devi recuperare un'immagine di base del contenitore precompilata pertinente per le regole del Debugger. Amazon SageMaker Debugger fornisce immagini Docker predefinite per regole integrate e personalizzate e le immagini vengono archiviate in Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR). Per estrarre un'immagine da un repository Amazon ECR (o inviare un'immagine a uno), utilizza il nome completo dell'URL di registro dell'immagine utilizzando l'API. `CreateTrainingJob` SageMaker L'IA utilizza i seguenti modelli di URL per l'indirizzo del registro delle immagini del contenitore di regole Debugger.
```
.dkr.ecr..amazonaws.com/:
```
Per l'ID dell'account in ciascuna AWS regione, il nome del repository Amazon ECR e il valore del tag, consulta i seguenti argomenti.
**Topics**
+ [URI di immagine Amazon SageMaker Debugger per valutatori di regole integrati](#debuger-built-in-registry-ids)
+ [URI di immagine Amazon SageMaker Debugger per valutatori di regole personalizzate](#debuger-custom-rule-registry-ids)
### URI di immagine Amazon SageMaker Debugger per valutatori di regole integrati
Utilizza i seguenti valori per i componenti degli URL di registro per le immagini che forniscono regole integrate per Amazon Debugger. SageMaker Per gli ID account, vedi la tabella seguente.
**Nome del repository ECR**: sagemaker-debugger-rules
**Tag**: ultimo
**Esempio di URL del Registro completo**:
`904829902805.dkr.ecr.ap-south-1.amazonaws.com/sagemaker-debugger-rules:latest`
ID account per le immagini dei contenitori di Built-in regole per regione AWS
| Region | account\_id |
| --- | --- |
| af-south-1 | 314341159256 |
| ap-east-1 | 199566480951 |
| ap-northeast-1 | 430734990657 |
| ap-northeast-2 | 578805364391 |
| ap-south-1 | 904829902805 |
| ap-southeast-1 | 972752614525 |
| ap-southeast-2 | 184798709955 |
| ca-central-1 | 519511493484 |
| cn-north-1 | 618459771430 |
| cn-northwest-1 | 658757709296 |
| eu-central-1 | 482524230118 |
| eu-north-1 | 314864569078 |
| eu-south-1 | 563282790590 |
| eu-west-1 | 929884845733 |
| eu-west-2 | 250201462417 |
| eu-west-3 | 447278800020 |
| me-south-1 | 986000313247 |
| sa-east-1 | 818342061345 |
| us-east-1 | 503895931360 |
| us-east-2 | 915447279597 |
| us-west-1 | 685455198987 |
| us-west-2 | 895741380848 |
| us-gov-west-1 | 515509971035 |
### URI di immagine Amazon SageMaker Debugger per valutatori di regole personalizzate
Utilizza i seguenti valori per i componenti dell'URL di registro per le immagini che forniscono valutatori di regole personalizzati per Amazon Debugger. SageMaker Per gli ID account, vedi la tabella seguente.
**Nome del repository ECR**: sagemaker-debugger-rule-evaluator
**Tag**: ultimo
**Esempio di URL del Registro completo**:
`552407032007.dkr.ecr.ap-south-1.amazonaws.com/sagemaker-debugger-rule-evaluator:latest`
ID account per le immagini dei contenitori di regole personalizzate per regione AWS
| Region | account\_id |
| --- | --- |
| af-south-1 | 515950693465 |
| ap-east-1 | 645844755771 |
| ap-northeast-1 | 670969264625 |
| ap-northeast-2 | 326368420253 |
| ap-south-1 | 552407032007 |
| ap-southeast-1 | 631532610101 |
| ap-southeast-2 | 445670767460 |
| ca-central-1 | 105842248657 |
| cn-north-1 | 617202126805 |
| cn-northwest-1 | 658559488188 |
| eu-central-1 | 691764027602 |
| eu-north-1 | 091235270104 |
| eu-south-1 | 335033873580 |
| eu-west-1 | 606966180310 |
| eu-west-2 | 074613877050 |
| eu-west-3 | 224335253976 |
| me-south-1 | 050406412588 |
| sa-east-1 | 466516958431 |
| us-east-1 | 864354269164 |
| us-east-2 | 840043622174 |
| us-west-1 | 952348334681 |
| us-west-2 | 759209512951 |
| us-gov-west-1 | 515361955729 |
## Eccezioni di Amazon Debugger SageMaker
Amazon SageMaker Debugger è progettato per essere consapevole del fatto che i tensori necessari per eseguire una regola potrebbero non essere disponibili in ogni fase. Quindi genera alcune eccezioni che ti permettono di controllare cosa succede quando manca un tensore. Queste eccezioni sono disponibili nel [modulo smdebug.exceptions](https://github.com/awslabs/sagemaker-debugger/blob/master/smdebug/exceptions.py). È possibile importarle come segue:
```
from smdebug.exceptions import *
```
Sono disponibili le seguenti eccezioni:
+ `TensorUnavailableForStep` – il tensore richiesto non è disponibile per la fase. Questo potrebbe significare che questa fase potrebbe non essere salvata dall'hook o che questa fase potrebbe aver salvato alcuni tensori ma il tensore richiesto non è parte di essi. Si noti che in presenza di questa eccezione, il questo tensore non può mai diventare disponibile per questa fase in futuro. Se il tensore ha delle riduzioni salvate per la fase, ti avviserà che possono sottoposte a query.
+ `TensorUnavailable` – questo tensore non viene salvato o non è stato salvato dall'API `smdebug`. Ciò significa che questo tensore non viene mai visto per nessuna fase in `smdebug`.
+ `StepUnavailable` – la fase non è stata salvata e Debugger non ha ricevuto dati dalla fase.
+ `StepNotYetAvailable` – la fase non è stata ancora visualizzata da `smdebug`. Potrebbe essere disponibile in futuro se l’addestramento è ancora in corso. Debugger carica automaticamente i nuovi dati quando disponibili.
+ `NoMoreData` – generata alla fine dell’addestramento. Quando viene visualizzata questa eccezione, non ci sono più fasi e non ci sono più tensori da salvare.
+ `IndexReaderException` – il lettore dell'indice non è valido.
+ `InvalidWorker` – è stato richiamato un worker che non era valido.
+ `RuleEvaluationConditionMet` – la valutazione della regola durante la fase ha portato al soddisfacimento della condizione.
+ `InsufficientInformationForRuleInvocation` – sono state fornite informazioni insufficienti per richiamare la regola.
## Formazione distribuita supportata da Amazon Debugger SageMaker
L'elenco seguente mostra l'ambito di validità e le considerazioni per l'utilizzo di Debugger in processi di addestramento con framework di deep learning e varie opzioni di addestramento distribuito.
+ **Horovod**
Ambito di validità dell'utilizzo di Debugger per processi di addestramento con Horovod
[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/it_it/sagemaker/latest/dg/debugger-reference.html)
+ **SageMaker Dati distribuiti dall'IA in parallelo **
Ambito di validità dell'utilizzo di Debugger per lavori di formazione con dati distribuiti in parallelo con SageMaker intelligenza artificiale
[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/it_it/sagemaker/latest/dg/debugger-reference.html)
\* Debugger non supporta la profilazione del framework per 2.x. TensorFlow
\*\* I dati distribuiti in parallelo con SageMaker intelligenza artificiale non supportano TensorFlow 2.x con l'implementazione Keras.
+ **SageMaker Modello distribuito AI parallelo**: Debugger non supporta l'addestramento parallelo di modelli distribuiti SageMaker AI.
+ **Formazione distribuita con checkpoint SageMaker AI**: Debugger non è disponibile per i lavori di formazione quando sia l'opzione di formazione distribuita che i checkpoint AI sono abilitati SageMaker . È possibile che venga visualizzato un errore simile al seguente:
```
SMDebug Does Not Currently Support Distributed Training Jobs With Checkpointing Enabled
```
Per utilizzare Debugger per lavori di formazione con opzioni di formazione distribuite, è necessario disabilitare il checkpoint SageMaker AI e aggiungere funzioni di checkpointing manuali allo script di formazione. Per ulteriori informazioni sull'uso di Debugger con opzioni di addestramento e checkpoint distribuiti, consulta [Utilizzo di dati distribuiti tramite SageMaker intelligenza artificiale in parallelo ad Amazon SageMaker Debugger e ai checkpoint](distributed-troubleshooting-data-parallel.md#distributed-ts-data-parallel-debugger) e [Salvataggio dei checkpoint](distributed-troubleshooting-model-parallel.md#distributed-ts-model-parallel-checkpoints).
+ **Server di parametri**: Debugger non supporta l'addestramento distribuito basato su server di parametri.
+ La profilazione delle operazioni del framework di formazione distribuito, come il `AllReduced` funzionamento parallelo di dati distribuiti con SageMaker intelligenza artificiale e [ le operazioni Horovod, non è disponibile. ](https://horovod.readthedocs.io/en/stable/timeline_include.html)