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# Amazon SageMaker AI 用 CloudWatch Logs
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アルゴリズムコンテナ、モデルコンテナ、またはノートブックインスタンスのライフサイクル設定から `stdout` または `stderr` に送信されるものは、すべて Amazon CloudWatch Logs にも送信されて、コンパイルジョブ、処理ジョブ、トレーニングジョブ、エンドポイント、変換ジョブ、ノートブックインスタンス、およびノートブックインスタンスのライフサイクル設定をデバッグするために利用されます。デバッグに加えて、進捗の分析のためにこれらを使用できます。

デフォルトでは、ログデータは CloudWatch Logs に無期限に保存されます。ただし、ロググループにログデータを保存する期間を設定できます。詳細については、「[Amazon CloudWatch Logs ユーザーガイド](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/Working-with-log-groups-and-streams.html#SettingLogRetention)」の「*CloudWatch Logs でログデータ保管期間を変更する*」 を参照してください。

**ログ**

次のテーブルは、Amazon SageMaker AI が提供するすべてのログをリストしています。

**ログ**



- **`/aws/sagemaker/CompilationJobs`**
  - `[compilation-job-name]`

- **`/aws/sagemaker/Endpoints/[EndpointName]`**
  - `[production-variant-name]/[instance-id]`
  - (非同期推論エンドポイントの場合) `[production-variant-name]/[instance-id]/data-log`
  - (推論パイプラインの場合) `[production-variant-name]/[instance-id]/[container-name provided in SageMaker AI model]`

- **`/aws/sagemaker/groundtruth/WorkerActivity`**
  - `aws/sagemaker/groundtruth/worker-activity/[requester-AWS-Id]-[region]/[timestamp]`

- **`/aws/sagemaker/InferenceRecommendationsJobs`**
  - `[inference-recommendations-job-name]/execution`
  - `[inference-recommendations-job-name]/CompilationJob/[compilation-job-name]`
  - `[inference-recommendations-job-name]/Endpoint/[endpoint-name]`

- **`/aws/sagemaker/LabelingJobs`**
  - `[labeling-job-name]`

- **`/aws/sagemaker/NotebookInstances`**
  - `[notebook-instance-name]/[LifecycleConfigHook]`
  - `[notebook-instance-name]/jupyter.log`

- **`/aws/sagemaker/ProcessingJobs`**
  - `[processing-job-name]/[hostname]-[epoch_timestamp]`

- **`/aws/sagemaker/studio`**
  - `[domain-id]/[user-profile-name]/[app-type]/[app-name]`
  - `[domain-id]/domain-shared/rstudioserverpro/default`

- **`/aws/sagemaker/TrainingJobs`**
  - `[training-job-name]/algo-[instance-number-in-cluster]-[epoch_timestamp]`

- **`/aws/sagemaker/TransformJobs`**
  - `[transform-job-name]/[instance-id]-[epoch_timestamp]`
  - `[transform-job-name]/[instance-id]-[epoch_timestamp]/data-log`
  - `[transform-job-name]/[instance-id]-[epoch_timestamp]/[container-name provided in SageMaker AI model] (For Inference Pipelines)`



**注記**  
1. ライフサイクル構成でノートブックインスタンスを作成すると、`/aws/sagemaker/NotebookInstances/[LifecycleConfigHook]` ログストリームが作成されます。詳細については、「[LCC スクリプトを使用した SageMaker ノートブックインスタンスのカスタマイズ](notebook-lifecycle-config.md)」を参照してください。  
2. 推論パイプラインの場合、コンテナ名を指定しないと、プラットフォームは SageMaker AI モデルで提供する順序に対応して \*\* container-1、container-2 \*\* などを使用します。

CloudWatch ログ記録をログイベントの詳細については、「*Amazon CloudWatch ユーザーガイド*」の「[Amazon CloudWatch Logs とは](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/WhatIsCloudWatchLogs.html)」を参照してください。