Métriques Amazon CloudWatch pour la surveillance et l’analyse des tâches d’entraînement

Une tâche d’entraînement Amazon SageMaker est un processus itératif d’enseignement d’un modèle pour effectuer des prédictions en présentant des exemples à partir d’un jeu de données d’entraînement. En règle générale, un algorithme d’entraînement calcule plusieurs métriques, telles que les erreurs d’entraînement et la précision des prédictions. Ces métriques permettent de diagnostiquer si le modèle apprend bien et généralisera pour effectuer des prédictions sur des données inconnues. L’algorithme d’entraînement écrit les valeurs de ces métriques dans des journaux, que SageMaker AI surveille et envoie à Amazon CloudWatch en temps réel. Pour analyser les performances de votre tâche d’entraînement, vous pouvez afficher des graphes de ces métriques dans CloudWatch. Lorsqu’une tâche d’entraînement est terminée, vous pouvez également obtenir une liste des valeurs de métriques qu’elle calcule dans son itération finale en appelant l’opération DescribeTrainingJob.