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# Laden Sie den Debugger-Schulungsbericht XGBoost herunter
Laden Sie den XGBoost Debugger-Trainingsbericht mit dem [Amazon SageMaker Python SDK](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable) und AWS Command Line Interface (CLI) herunter, während Ihr Trainingsjob ausgeführt wird oder nachdem der Job beendet wurde.
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#### [ Download using the SageMaker Python SDK and AWS CLI ]
1. Überprüfen Sie den standardmäßigen S3-Ausgabe-Basis-URI des aktuellen Auftrags.
```
estimator.output_path
```
1. Überprüfen Sie den aktuellen Auftragsnamen.
```
estimator.latest_training_job.job_name
```
1. Der XGBoost Debugger-Bericht ist gespeichert unter. `//rule-output` Konfigurieren Sie den Regelausgabepfad wie folgt:
```
rule_output_path = estimator.output_path + "/" + estimator.latest_training_job.job_name + "/rule-output"
```
1. Um zu überprüfen, ob der Bericht generiert wurde, listen Sie Verzeichnisse und Dateien rekursiv unter der Option `rule_output_path` indem Sie `aws s3 ls` mit der `--recursive` Option verwenden.
```
! aws s3 ls {rule_output_path} --recursive
```
Dadurch sollte eine vollständige Liste der Dateien in automatisch generierten Ordnern mit dem Namen `CreateXgboostReport` und `ProfilerReport-1234567890` zurückgegeben werden. Der XGBoost Trainingsbericht wird im gespeichert`CreateXgboostReport`, und der Profilerstellungsbericht ist im `ProfilerReport-1234567890` Ordner gespeichert. Weitere Informationen über den Profilerstellungsbericht, der standardmäßig mit dem XGBoost Trainingsjob generiert wird, finden Sie unter. [SageMaker Interaktiver Debugger-Bericht](debugger-profiling-report.md)
![\[Ein Beispiel für die Ausgabe von Regeln.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/sagemaker/latest/dg/images/debugger/debugger-xgboost-report-ls.png)
Das `xgboost_report.html` ist ein automatisch generierter XGBoost Trainingsbericht von Debugger. Das `xgboost_report.ipynb` ist ein Jupyter Notebook, das verwendet wird, um Trainingsergebnisse im Bericht zusammenzufassen. Sie können alle Dateien herunterladen, die HTML-Berichtsdatei durchsuchen und den Bericht mithilfe des Notebooks ändern.
1. Laden Sie die Dateien rekursiv herunter mit `aws s3 cp`. Mit dem folgenden Befehl werden alle Regelausgabedateien in dem `ProfilerReport-1234567890` Ordner unter dem aktuellen Arbeitsverzeichnis gespeichert.
```
! aws s3 cp {rule_output_path} ./ --recursive
```
**Tipp**
Wenn Sie einen Jupyter-Notebook-Server verwenden, führen Sie `!pwd` aus, um das aktuelle Arbeitsverzeichnis zu überprüfen.
1. Öffnen Sie `/CreateXgboostReport` unter dem `xgboost_report.html` Verzeichnis. Wenn Sie verwenden JupyterLab, wählen Sie **Trust HTML**, um den automatisch generierten Debugger-Trainingsbericht anzuzeigen.
![\[Ein Beispiel für die Ausgabe von Regeln.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/sagemaker/latest/dg/images/debugger/debugger-xgboost-report-open-trust.png)
1. Öffnen Sie die `xgboost_report.ipynb` Datei, um zu erfahren, wie der Bericht generiert wird. Sie können den Trainingsbericht mithilfe der Jupyter-Notebook-Datei anpassen und erweitern.
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#### [ Download using the Amazon S3 console ]
1. Melden Sie sich bei der an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die Amazon S3 S3-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/s3/](https://console.aws.amazon.com/s3/).
1. Suchen Sie nach dem S3-Bucket. Wenn Sie beispielsweise keinen Basisauftragsnamen angegeben haben, sollte der Basis-S3-Bucket-Name das folgende Format haben: `sagemaker--111122223333`. Finden Sie den Basis-S3-Bucket über das Feld **Bucket nach Name finden**.
![\[Das Feld Bucket nach Namen finden in der Amazon-S3-Konsole.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/sagemaker/latest/dg/images/debugger/debugger-report-download-s3console-0.png)
1. Suchen Sie im Basis-S3-Bucket nach dem Namen des Trainingsauftrags, indem Sie Ihr Auftragsnamen-Präfix in das Feld **Objekte nach Präfix finden** eingeben und dann den Namen des Trainingsauftrags auswählen.
![\[Das Feld Objekte nach Präfix finden in der Amazon-S3-Konsole.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/sagemaker/latest/dg/images/debugger/debugger-report-download-s3console-1.png)
1. Wählen Sie im S3-Bucket des Trainingsauftrags den Unterordner **rule-output/** aus. Es muss drei Unterordner für die vom Debugger gesammelten Trainingsdaten geben: **debug-output/**, **profiler-output/** und **rule-output/**.
![\[Ein Beispiel für die Ausgabe des S3-Bucket-URI für die Ausgabe der Regel.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/sagemaker/latest/dg/images/debugger/debugger-report-download-s3console-2.png)
1. **Wählen Sie im Ordner **rule-output/ den Ordner/**aus. CreateXgboostReport** Der Ordner enthält **xbgoost\$1report.html** (den automatisch generierten Bericht in HTML) und **xbgoost\$1report.ipynb** (ein Jupyter Notebook mit Skripten, die zum Generieren des Berichts verwendet werden).
1. Wählen Sie die Datei **xbgoost\$1report.html** aus, wählen Sie **Herunterladen-Aktionen** und dann **Herunterladen** aus.
![\[Ein Beispiel für die Ausgabe des S3-Bucket-URI für die Ausgabe der Regel.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/sagemaker/latest/dg/images/debugger/debugger-xgboost-report-s3-download.png)
1. Öffnen Sie die heruntergeladene Datei **xbgoost\$1report.html** in einem Webbrowser.
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