23、利用SageMaker Debugger探索模型与模型部署全解析

最新推荐文章于 2025-10-21 11:57:53 发布

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分类专栏：驾驭SageMaker：从入门到精通文章标签： SageMaker Debugger XGBoost Keras

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利用SageMaker Debugger探索模型与模型部署全解析

在机器学习模型的训练和部署过程中，我们常常会遇到各种挑战，比如如何高效地调试训练过程、如何灵活地部署模型等。SageMaker Debugger和SageMaker的模型部署功能为我们提供了强大的工具来解决这些问题。下面将详细介绍如何使用SageMaker Debugger探索模型，以及模型部署的相关知识。

利用SageMaker Debugger检查XGBoost作业

首先，我们来看看如何使用SageMaker Debugger检查XGBoost作业。具体步骤如下：
1. 配置Estimator ：

from sagemaker.debugger import DebuggerHookConfig, CollectionConfig
save_interval = '1'
xgb_estimator = Estimator(container,
    role=role,
    instance_count=1,
    instance_type='ml.m5.large',
    output_path='s3://{}/{}/output'.format(bucket, prefix),
    debugger_hook_config=DebuggerHookConfig(
        s3_output_path='s3://{}/{}/debug'.format(bucket,prefix),
        collection_configs=[
            Coll