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# 훈련 작업이 실행되는 동안 디버거 시스템 모니터링 및 프레임워크 프로파일링 구성 업데이트
<a name="debugger-update-monitoring-profiling"></a>

현재 실행 중인 훈련 작업에 대한 디버거 모니터링 구성을 활성화하거나 업데이트하려면 다음 SageMaker AI 예측기 확장 메서드를 사용합니다.
+ 실행 중인 훈련 작업에 대해 디버거 시스템 모니터링을 활성화하고 디버거 프로파일링 보고서를 받으려면 다음을 사용하세요.

  ```
  estimator.enable_default_profiling()
  ```

  이 `enable_default_profiling` 메서드를 사용하면 디버거가 기본 시스템 모니터링과 `ProfileReport` 내장 규칙을 시작하며, 이 규칙은 훈련 작업 종료 시 포괄적인 프로파일링 보고서를 생성합니다. 이 메서드는 디버거 모니터링과 프로파일링 없이 현재 훈련 작업이 실행 중인 경우에만 호출할 수 있습니다.

  자세한 내용은 [Amazon SageMaker Python SDK](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable)의 [estimator.enable\$1default\$1profiling](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/estimators.html#sagemaker.estimator.Estimator.enable_default_profiling)을 참조하세요.
+ 시스템 모니터링 구성을 업데이트하려면 다음을 사용하세요.

  ```
  estimator.update_profiler(
      system_monitor_interval_millis=500
  )
  ```

  자세한 내용은 [Amazon SageMaker Python SDK](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable)의 [estimator.update\$1profiler](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/estimators.html#sagemaker.estimator.Estimator.update_profiler)를 참조하세요.