Ein Data Scientist trainiert ein großes PyTorch-Modell auf SageMaker; jeder Trainingsjob dauert etwa 10 Stunden. Es besteht der Verdacht, dass das Training nicht konvergiert und die GPU-Auslastung möglicherweise schlecht ist. Welcher Ansatz erfordert den geringsten Entwicklungsaufwand, um diese Trainingsprobleme zu erkennen und zu beheben?

Die Verwendung der integrierten Regeln von SageMaker Debugger wie vanishinggradient und LowGPUUtilization ist der effizienteste Ansatz. SageMaker Debugger ist speziell dafür konzipiert, Trainingsprobleme in Echtzeit zu erkennen, indem es Metriken von Trainingsjobs sammelt und analysiert. Die Regel LowGPUUtilization identifiziert direkt eine schlechte GPU-Auslastung, während vanishinggradient auf Konvergenzprobleme hinweist. Debugger kann automatisch eine StopTrainingJob-Aktion auslösen, was den Entwicklungsaufwand minimiert. Die Überwachung der CPU-Auslastung ist irreführend, da PyTorch-Modelle hauptsächlich GPUs nutzen. Das Veröffentlichen hochauflösender benutzerdefinierter Metriken und die Analyse durch eine Lambda-Funktion erfordert erheblichen Entwicklungsaufwand für die Implementierung und Wartung der Logik. Die Regeln confusion und featureimportanceoverweight sind für andere Anwendungsfälle gedacht und nicht relevant für die Erkennung von Vanishing Gradients oder niedriger GPU-Auslastung.