介紹 Amazon SageMaker Debugger – 全面了解機器學習模型的訓練過程

Amazon SageMaker Debugger 是 Amazon SageMaker 的一種新功能，可提供機器學習 (ML) 模型訓練過程的全面洞見，方式是將即時將訓練資料的擷取和分析工作自動化，而不會變更程式碼。

訓練 ML 模型是多步驟且複雜的任務，它週而復始而且很耗時。在訓練期間，ML 模型在訓練資料中學習模式，以做出準確預測。此學習是透過多次資料迭代和調整每次迭代的參數值完成的。要確保模型漸進學習不同參數的正確值，極具挑戰性。此外，要對模型特徵進行分析和偵錯，而不建置額外的工具絕非易事，讓整個程序變得繁瑣。

Amazon SageMaker Debugger 可讓您在訓練期間，使用 Amazon SageMaker Studio 視覺界面輕鬆地分析和偵錯模型特徵。偵測到異常情況時，SageMaker Debugger 會傳送警示供開發人員採取補救動作，從而將偵錯模型的時間從數天縮短為幾分鐘。偵錯資料仍在客戶的 AWS 帳戶中，可讓 SageMaker Debugger 用於對隱私最敏感的應用程式。

現已提供 Amazon SageMaker Debugger。若要進一步了解，請在此處閱讀部落格文章並參閱文件以開始使用。