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# Use regras de criação de perfil integradas gerenciadas pelo Amazon SageMaker Debugger
<a name="use-debugger-built-in-profiler-rules"></a>

As regras integradas do criador de perfil do Amazon SageMaker Debugger analisam as métricas do sistema e as operações de estrutura coletadas durante o treinamento de um modelo. O Debugger oferece a operação de API `ProfilerRule` que ajuda a configurar as regras para monitorar os recursos e operações de computação de treinamento e detectar anomalias. Por exemplo, as regras de criação de perfil podem ajudá-lo a detectar se há problemas computacionais, como gargalos na CPU, tempo de I/O espera excessivo, carga de trabalho desequilibrada entre os funcionários da GPU e subutilização de recursos computacionais. Para obter uma lista completa das regras de criação de perfil disponíveis, consulte [Lista de regras integradas do perfilador do Debugger](debugger-built-in-profiler-rules.md). Os tópicos a seguir mostram como usar as regras integradas do Depurador com configurações de parâmetros padrão e valores de parâmetros personalizados.

**nota**  
As regras integradas são fornecidas por meio de contêineres SageMaker de processamento da Amazon e totalmente gerenciadas pelo SageMaker Debugger sem custo adicional. Para obter mais informações sobre faturamento, consulte a página de [ SageMaker preços da Amazon](https://aws.amazon.com/sagemaker/pricing/).

**Topics**
+ [Use as regras de criação de perfil integradas do SageMaker Debugger com suas configurações de parâmetros padrão](#debugger-built-in-profiler-rules-configuration)
+ [Use as regras de criação de perfil integradas do Debugger com valores de parâmetros personalizados](#debugger-built-in-profiler-rules-configuration-param-change)

## Use as regras de criação de perfil integradas do SageMaker Debugger com suas configurações de parâmetros padrão
<a name="debugger-built-in-profiler-rules-configuration"></a>

Para adicionar regras integradas do SageMaker Debugger em seu estimador, você precisa configurar um objeto de lista. `rules` O código de exemplo a seguir mostra a estrutura básica da listagem das regras integradas do SageMaker Debugger.

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

rules=[
    ProfilerRule.sagemaker(rule_configs.BuiltInProfilerRuleName_1()),
    ProfilerRule.sagemaker(rule_configs.BuiltInProfilerRuleName_2()),
    ...
    ProfilerRule.sagemaker(rule_configs.BuiltInProfilerRuleName_n()),
    ... # You can also append more debugging rules in the Rule.sagemaker(rule_configs.*()) format.
]

estimator=Estimator(
    ...
    rules=rules
)
```

Para obter uma lista completa das regras integradas, consulte [Lista de regras integradas do perfilador do Debugger](debugger-built-in-profiler-rules.md).

Para usar as regras de criação de perfil e inspecionar o desempenho computacional e o progresso do seu trabalho de treinamento, adicione a [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/debugger-built-in-profiler-rules.html#profiler-report](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/debugger-built-in-profiler-rules.html#profiler-report)regra do Debugger. SageMaker Essa regra ativa todas as regras integradas da família [Debugger ProfilerRule](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/debugger-built-in-profiler-rules.html#debugger-built-in-profiler-rules-ProfilerRule)`ProfilerRule`. Além disso, essa regra gera um relatório agregado de criação de perfil. Para obter mais informações, consulte [Relatório de criação de perfil gerado usando o SageMaker Debugger](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/debugger-profiling-report.html). Você pode usar o código a seguir para adicionar a regra do relatório de criação de perfil ao seu estimador de treinamento.

```
from sagemaker.debugger import Rule, rule_configs

rules=[
    ProfilerRule.sagemaker(rule_configs.ProfilerReport())
]
```

Quando você inicia o trabalho de treinamento com a regra `ProfilerReport`, o Debugger coleta dados de utilização de recursos a cada 500 milissegundos. O Debugger analisa a utilização de recursos para identificar se seu modelo está com problemas de gargalo. Se as regras detectarem anomalias de treinamento, o status de avaliação da regra será alterado para `IssueFound`. Você pode configurar ações automatizadas, como notificar problemas de treinamento e interromper trabalhos de treinamento usando Amazon CloudWatch Events e. AWS Lambda Para obter mais informações, consulte [Ação sobre as regras do Amazon SageMaker Debugger](debugger-action-on-rules.md).

## Use as regras de criação de perfil integradas do Debugger com valores de parâmetros personalizados
<a name="debugger-built-in-profiler-rules-configuration-param-change"></a>

Se você quiser ajustar os valores dos parâmetros da regra integrada e personalizar o regex da coleção de tensores, configure os parâmetros `base_config` e `rule_parameters` para os métodos das classes `ProfilerRule.sagemaker` e `Rule.sagemaker`. No caso dos métodos de classe `Rule.sagemaker`, você também pode personalizar coleções de tensores por meio do parâmetro `collections_to_save`. Para obter instruções sobre como usar a classe `CollectionConfig`, consulte [Configurar coleções de tensores usando a API `CollectionConfig`](debugger-configure-tensor-collections.md). 

Use o modelo de configuração a seguir para regras integradas para personalizar os valores dos parâmetros. Ao alterar os parâmetros da regra conforme desejar, você pode ajustar a sensibilidade das regras a serem iniciadas. 
+ O argumento `base_config` é onde você chama os métodos de regras integradas.
+ O argumento `rule_parameters` serve para ajustar os valores de chave padrão das regras integradas listadas em [Lista de regras integradas do perfilador do Debugger](debugger-built-in-profiler-rules.md).

[Para obter mais informações sobre a classe de regras, os métodos e os parâmetros do Debugger, consulte a classe de regra do [SageMaker AI Debugger no SDK do Amazon](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/debugger.html) Python. SageMaker ](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable)

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

rules=[
    ProfilerRule.sagemaker(
        base_config=rule_configs.BuiltInProfilerRuleName(),
        rule_parameters={
                "key": "value"
        }
    )
]
```

As descrições dos parâmetros e os exemplos de personalização de valores são fornecidos para cada regra em [Lista de regras integradas do perfilador do Debugger](debugger-built-in-profiler-rules.md).

Para uma configuração JSON de baixo nível das regras integradas do Debugger usando a API `CreateTrainingJob`, consulte [Configurar o Debugger usando a API SageMaker](debugger-createtrainingjob-api.md).