发布于: Dec 3, 2019
Amazon SageMaker Debugger 是 Amazon SageMaker 的一项新功能，通过实时自动捕获和分析来自训练运行的数据（无需更改代码），提供机器学习 (ML) 模型训练过程的全面分析数据。
训练 ML 模型是一项多步骤的复杂任务，它是迭代且耗时的。在训练期间，ML 模型会学习数据训练模式以做出准确的预测。在这一学习过程中，会进行多次数据迭代并在每次迭代中调整参数值。确保模型逐步学习不同参数的正确值是一个难题。此外，在不构建其他工具的情况下分析和调试模型特征并不容易，这会使整个过程极为繁琐复杂。
而 Amazon SageMaker Debugger 使用的是 Amazon SageMaker Studio 可视界面，因此在训练过程中可以更加轻松地分析和调试模型特征。在检测到异常时，SageMaker Debugger 会发送警报，以便开发人员采取补救措施，从而将调试模型所需的时间从几天减少到几分钟。调试数据保留在客户的 AWS 账户中，这使得 SageMaker Debugger 可用于大多数隐私敏感型应用程序。