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# Configurar regras integradas do Depurador
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Nos tópicos a seguir, você aprenderá a usar as regras integradas do SageMaker Debugger. As regras integradas do Amazon SageMaker Debugger analisam os tensores emitidos durante o treinamento de um modelo. SageMaker O AI Debugger oferece a operação de `Rule` API que monitora o progresso e os erros do trabalho de treinamento para garantir o sucesso do treinamento de seu modelo. Por exemplo, as regras podem detectar se os gradientes estão ficando muito grandes ou muito pequenos, se um modelo está se ajustando demais ou treinando demais, e se um trabalho de treinamento não diminui a função de perda e melhora. Para ver uma listagem completa de regras integradas disponíveis, consulte [Lista de regras integradas do Depurador](debugger-built-in-rules.md).

**Topics**
+ [Use as regras integradas do depurador com suas configurações de parâmetros padrão](debugger-built-in-rules-configuration.md)
+ [Use as regras integradas do depurador com valores de parâmetros personalizados](debugger-built-in-rules-configuration-param-change.md)
+ [Exemplos de Cadernos e exemplos de código para configurar as regras do Depurador](debugger-built-in-rules-example.md)

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