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# Defina as configurações para a criação de perfil básico da utilização dos recursos do sistema
<a name="debugger-configure-system-monitoring"></a>

Para ajustar o intervalo de tempo para coletar as métricas de utilização, use a operação da `ProfilerConfig` API para criar um objeto de parâmetro enquanto constrói uma estrutura de SageMaker IA ou um estimador genérico, dependendo de sua preferência.

**nota**  
Por padrão, para todos os trabalhos de SageMaker treinamento, o Debugger coleta métricas de utilização de recursos das instâncias do Amazon EC2 a cada 500 milissegundos para monitoramento do sistema, sem nenhum parâmetro especificado nos estimadores de IA. Debugger-specific SageMaker   
O depurador salva as métricas do sistema no bucket do padrão do S3. O formato do URI padrão do bucket do S3 é `s3://sagemaker-<region>-<12digit_account_id>/<training-job-name>/profiler-output/`.

O exemplo de código a seguir mostra como configurar o parâmetro `profiler_config` com um intervalo de tempo de monitoramento do sistema de 1000 milissegundos.

```
from sagemaker.debugger import ProfilerConfig

profiler_config=ProfilerConfig(
    system_monitor_interval_millis={{1000}}
)
```
+  `system_monitor_interval_millis` (int): Especifique os intervalos de monitoramento em milissegundos para registrar as métricas do sistema. Os valores disponíveis são 100, 200, 500, 1000 (1 segundo), 5000 (5 segundos) e 60000 (1 minuto) milissegundos. O valor padrão é 500 milissegundos.

Para ver o progresso do monitoramento do sistema, consulte [Abra o painel do Amazon SageMaker Debugger Insights](debugger-on-studio-insights.md).