使用 Debugger 和自定义训练容器

Amazon SageMaker Debugger 适用于你带到 Amazon A SageMaker I 的任何深度学习模型。 SageMaker A Estimator I API 和调试器 API 使您能够使用任何 Docker 基础镜像来构建和自定义容器来训练模型。 AWS CLI要将 Debugger 与自定义容器结合使用，您只需对训练脚本进行极少的更改，以实施 Debugger 钩子回调并从训练作业中检索张量。以下部分介绍了如何使用 Debugger 和自定义训练容器。

您需要以下资源来使用 Debugger 构建自定义容器。

有关将 Debugger 与自定义训练容器结合使用的端到端示例，请参阅以下示例笔记本。

准备构建自定义训练容器

要构建 Docker 容器，文件的基本结构应如下所示：

├── debugger_custom_container_test_notebook.ipynb      # a notebook to run python snippet codes
└── debugger_custom_container_test_folder              # this is a docker folder
    ├──  your-training-script.py                       # your training script with Debugger hook
    └──  Dockerfile                                    # a Dockerfile to build your own container

在训练脚本中注册 Debugger 钩子

要调试模型训练，您需要在训练脚本中添加 Debugger 钩子。

以下示例代码显示了使用 Keras ResNet 50 模型的训练脚本的结构，以及如何将调试器挂钩作为 Keras 回调传递以进行调试。要查找完整的训练脚本，请参阅带有 SageMaker Debugger 挂钩的TensorFlow 训练脚本。

# An example of training script (your-training-script.py)
import tensorflow.compat.v2 as tf
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50
import smdebug.tensorflow as smd

def train(batch_size, epoch, model, hook):

    ...
    model.fit(X_train, Y_train,
              batch_size=batch_size,
              epochs=epoch,
              validation_data=(X_valid, Y_valid),
              shuffle=True,

              # smdebug modification: Pass the Debugger hook in the main() as a Keras callback
              callbacks=[hook])

def main():
    parser=argparse.ArgumentParser(description="Train resnet50 cifar10")

    # hyperparameter settings
    parser.add_argument(...)
    
    args = parser.parse_args()

    model=ResNet50(weights=None, input_shape=(32,32,3), classes=10)

    # Add the following line to register the Debugger hook for Keras.
    hook=smd.KerasHook.create_from_json_file()

    # Start the training.
    train(args.batch_size, args.epoch, model, hook)

if __name__ == "__main__":
    main()
        

有关为支持的框架和算法注册 Debugger 钩子的更多信息，请参阅 SMDebug 客户端库中的以下链接：

在以下示例笔记本的训练脚本中，您可以找到更多示例，详细说明了如何将 Debugger 钩子添加到训练脚本和收集输出张量：

创建和配置 Dockerfile

打开您的 SageMaker AI JupyterLab 并创建一个新文件夹，在此示例debugger_custom_container_test_folder中，用于保存您的训练脚本和Dockerfile。以下代码示例是 Dockerfile，其中包括了必要的 Docker 构建注释。将以下代码粘贴到 Dockerfile 文本文件中并保存。将训练脚本上传到同一个文件夹。

# Specify a docker base image
FROM tensorflow/tensorflow:2.2.0rc2-gpu-py3
RUN /usr/bin/python3 -m pip install --upgrade pip
RUN pip install --upgrade protobuf

# Install required packages to enable the SageMaker Python SDK and the smdebug library
RUN pip install sagemaker-training
RUN pip install smdebug
CMD ["bin/bash"]

如果你想使用预先构建的 AWS 深度学习容器镜像，请参阅可用的 AWS 深度学习容器镜像。

创建并向 Amazon ECR 推送自定义训练映像

创建测试笔记本 debugger_custom_container_test_notebook.ipynb，然后在笔记本单元中运行以下代码。这将访问 debugger_byoc_test_docker 目录，使用指定的 algorithm_name 构建 Docker，然后将 Docker 容器推送到 Amazon ECR 中。

import boto3

account_id = boto3.client('sts').get_caller_identity().get('Account')
ecr_repository = 'sagemaker-debugger-mnist-byoc-tf2'
tag = ':latest'

region = boto3.session.Session().region_name

uri_suffix = 'amazonaws.com'
if region in ['cn-north-1', 'cn-northwest-1']:
    uri_suffix = 'amazonaws.com.cn'
byoc_image_uri = '{}.dkr.ecr.{}.{}/{}'.format(account_id, region, uri_suffix, ecr_repository + tag)

!docker build -t $ecr_repository docker
!$(aws ecr get-login --region $region --registry-ids $account_id --no-include-email)
!aws ecr create-repository --repository-name $ecr_repository
!docker tag {ecr_repository + tag} $byoc_image_uri
!docker push $byoc_image_uri

! aws ecr get-login-password --region {region} | docker login --username AWS --password-stdin 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com

使用自定义训练容器运行和调试训练作业

在构建 docker 容器并将其推送到 Amazon ECR 后，请使用您的训练脚本和参数配置 SageMaker AI 估算器。 Debugger-specific 执行 estimator.fit() 之后，Debugger 将收集输出张量、监控它们并检测训练问题。使用保存的张量，您可以使用 smdebug 核心功能和工具进一步分析训练作业。使用 Amazon Ev CloudWatch ents 配置调试器规则监控流程的工作流程 AWS Lambda，每当调试器规则发现训练问题时，您就可以自动停止训练作业流程。

import sagemaker
from sagemaker.estimator import Estimator
from sagemaker.debugger import Rule, DebuggerHookConfig, CollectionConfig, rule_configs

profiler_config=ProfilerConfig(...)
debugger_hook_config=DebuggerHookConfig(...)
rules=[
    Rule.sagemaker(rule_configs.built_in_rule()),
    ProfilerRule.sagemaker(rule_configs.BuiltInRule())
]

estimator=Estimator(
    image_uri=byoc_image_uri,
    entry_point="./debugger_custom_container_test_folder/your-training-script.py"
    role=sagemaker.get_execution_role(),
    base_job_name='debugger-custom-container-test',
    instance_count=1,
    instance_type='ml.p3.2xlarge',
    
    # Debugger-specific parameters
    profiler_config=profiler_config,
    debugger_hook_config=debugger_hook_config,
    rules=rules
)

# start training
estimator.fit()