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Creación de reglas personalizadas mediante la biblioteca cliente del depurador
Puede crear reglas personalizadas para supervisar su trabajo de entrenamiento mediante las API de reglas del depurador y la biblioteca de Python smdebug
Requisitos previos para crear una regla personalizada
Para crear reglas personalizadas del depurador, necesita cumplir con los siguientes requisitos previos.
Su propio script de Python con reglas personalizadas
URI de imagen del depurador de Amazon SageMaker para evaluadores de reglas personalizadas
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