Un científico de datos entrena un modelo grande de PyTorch en SageMaker; cada trabajo de entrenamiento tarda unas 10 horas. Sospecha que el entrenamiento no está convergiendo y que la utilización de la GPU podría ser deficiente. ¿Qué enfoque requiere el menor esfuerzo de desarrollo para detectar y abordar estos problemas de entrenamiento?

La opción correcta es usar las reglas integradas de SageMaker Debugger, como vanishinggradient y LowGPUUtilization, para detectar problemas y activar la acción StopTrainingJob. SageMaker Debugger está diseñado específicamente para monitorear y depurar trabajos de entrenamiento de SageMaker con un esfuerzo de desarrollo mínimo. Las reglas vanishinggradient y LowGPUUtilization abordan directamente las preocupaciones del científico de datos sobre la convergencia y la utilización de la GPU, respectivamente. Además, la acción StopTrainingJob detiene el trabajo automáticamente, ahorrando tiempo y recursos. Las otras opciones son menos eficientes: Monitorear la utilización de la CPU no es el enfoque principal para los problemas de GPU o convergencia en modelos de PyTorch. Publicar métricas personalizadas de alta resolución y usar una función Lambda requiere un esfuerzo de desarrollo considerable para configurar y mantener. Las reglas confusion y featureimportanceoverweight no son reglas integradas de SageMaker Debugger para detectar problemas de convergencia o baja utilización de GPU.