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# 사용자 지정 파라미터 값이 있는 Debugger 기본 제공 규칙을 사용
<a name="debugger-built-in-rules-configuration-param-change"></a>

기본 제공 규칙 파라미터 값을 조정하고 텐서 컬렉션 정규 표현식을 사용자 지정하려면 `ProfilerRule.sagemaker` 및 `Rule.sagemaker` 클래스 메서드의 `base_config` 및 `rule_parameters` 파라미터를 구성합니다. `Rule.sagemaker` 클래스 메서드의 경우, `collections_to_save` 파라미터를 통해 텐서 컬렉션을 사용자 지정할 수도 있습니다. `CollectionConfig` 클래스 사용 방법에 대한 지침은 [`CollectionConfig` API를 사용하여 텐서 컬렉션 구성](debugger-configure-tensor-collections.md)에 나와 있습니다.

기본 제공 규칙에 대해 다음과 같은 구성 템플릿을 사용하여 파라미터 값을 사용자 지정합니다. 원하는 대로 규칙 파라미터를 변경하여 트리거할 규칙의 민감도를 조정할 수 있습니다.
+ `base_config` 인수는 기본 제공 규칙 메서드를 호출하는 곳입니다.
+ `rule_parameters` 인수는 [Debugger 기본 제공 규칙 목록](debugger-built-in-rules.md)에 나열된 기본 제공 규칙의 기본 키 값을 조정하기 위한 것입니다.
+ `collections_to_save` 인수는 `CollectionConfig` API를 통해 텐서 구성을 사용하며, 이 경우 `name` 및 `parameters` 인수가 필요합니다.
  + `name`에 대해 사용 가능한 텐서 컬렉션을 찾으려면 [Debugger 기본 내장 텐서 컬렉션](https://github.com/awslabs/sagemaker-debugger/blob/master/docs/api.md#built-in-collections)을 참고하세요.
  + 조정 가능한 `parameters`의 전체 목록은 [Debugger CollectionConfig API](https://github.com/awslabs/sagemaker-debugger/blob/master/docs/api.md#configuring-collection-using-sagemaker-python-sdk)를 참고하세요.

Debugger 규칙 클래스, 메서드 및 파라미터에 대한 자세한 내용은 [Amazon SageMaker Python SDK](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable)의 [SageMaker AI Debugger Rule class](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/debugger.html)를 참조하세요.

```
from sagemaker.debugger import Rule, ProfilerRule, rule_configs, CollectionConfig

rules=[
    Rule.sagemaker(
        base_config=rule_configs.built_in_rule_name(),
        rule_parameters={
                "key": "value"
        },
        collections_to_save=[ 
            CollectionConfig(
                name="tensor_collection_name", 
                parameters={
                    "key": "value"
                } 
            )
        ]
    )
]
```

각 규칙에 대한 파라미터 설명 및 값 사용자 지정 예제는 [Debugger 기본 제공 규칙 목록](debugger-built-in-rules.md)에서 제공됩니다.