Uno scienziato dei dati addestra un modello PyTorch di grandi dimensioni su SageMaker; ogni processo di addestramento richiede circa 10 ore. Sospetta che l'addestramento non stia convergendo e che l'utilizzo della GPU possa essere scarso. Quale approccio richiede il minor sforzo di sviluppo per rilevare e risolvere questi problemi di addestramento?

L'opzione corretta è utilizzare le regole integrate di SageMaker Debugger come vanishinggradient e LowGPUUtilization. SageMaker Debugger è progettato specificamente per monitorare e analizzare i processi di addestramento dei modelli, fornendo regole predefinite per rilevare problemi comuni come gradienti che svaniscono o esplodono, sottoutilizzo della GPU e altri problemi di convergenza. Queste regole possono essere configurate per attivare automaticamente azioni, come l'arresto del processo di addestramento, riducendo significativamente lo sforzo di sviluppo e il tempo necessario per identificare e risolvere i problemi. Le altre opzioni sono meno efficienti o inappropriate: L'utilizzo delle metriche di utilizzo della CPU in CloudWatch non è pertinente per un problema di sottoutilizzo della GPU e non rileva problemi di convergenza come vanishinggradient. La pubblicazione di metriche personalizzate ad alta risoluzione su CloudWatch e l'uso di una funzione Lambda richiederebbero uno sforzo di sviluppo significativo per implementare la logica di rilevamento e l'azione di arresto, che SageMaker Debugger offre già in modo integrato. Le regole confusion e featureimportanceoverweight non sono regole integrate di SageMaker Debugger per rilevare i problemi di convergenza o l'utilizzo della GPU.