20、训练作业扩展：监控、优化与分布式训练指南

训练作业扩展：监控、优化与分布式训练指南

在机器学习训练过程中，对训练作业进行有效的监控和优化，以及合理地进行分布式训练是提升效率和解决大规模数据与模型问题的关键。本文将详细介绍如何利用 Amazon SageMaker 的相关功能来实现这些目标。

1. 使用 Amazon SageMaker Debugger 监控和分析训练作业

SageMaker Debugger 提供了监控和分析功能，能够以比 CloudWatch 更低的时间分辨率（每 100 毫秒）收集基础设施和代码性能信息。同时，它还允许配置和触发内置或自定义规则，以监控训练作业中的异常情况。

1.1 在 SageMaker Studio 中查看监控和分析信息

步骤如下：
1. 回到“实验和试验”视图，找到在 ml.p3.2xlarge 实例上运行的 BlazingText 训练作业。
2. 右键单击该作业，选择“打开调试器以获取洞察”。这将打开一个新标签页，在该标签页顶部可以看到监控默认开启，而分析默认关闭。
3. 展开“概述”选项卡中的“资源利用率摘要”项，可查看基础设施指标摘要。
4. 切换到“节点”选项卡，能看到训练集群中每个实例随时间变化的指标图表，如 GPU 利用率和系统利用率。这些信息在训练作业运行时近乎实时更新。

1.2 在 SageMaker Debugger 中启用分析功能

分析功能可收集框架指标（如 TensorFlow、PyTorch、Apache MXNet 和 XGBoost）、数据加载器指标和 Python 指标。以下是启用分析的具体步骤：
1. 创建一个 F