モデルのトレーニングおよびラーニングプロセスは、費用と時間がかかるものになりがちです。モデルのメトリックスを監視し、これらのメトリックスに基づいて、情報に基づく意思決定を行う必要があります。拡大する方法について説明します。フレームワークに適用することができます。使用率など、トレーニングジョブインスタンスの準リアルタイム使用率メトリックスについてデータを収集することができます。監視する』を参照してください。手書き数字認識モデルを構築して、トレーニングします。アーキテクチャを使用します。使用して、通知を送信します。メトリックスを作成するための権限が必要です。サービスロールを作成することで実現することができます。メトリックスを作成するための権限を既に持っています。選択してから、「AmazonSageMakerFullAccess」を検索します。権限を追加する必要があることに注意してください。権限の作成および管理についての詳細は、『ポリシーを使用するアクセス制御』を参照してください。使用するトレーニングプロセスの重要ないくつかのコンセプトについて説明します。エスティメーターと呼ばれるハイレベル構成体が含まれています。内蔵ディープラーニングフレームワークのラッパーです。つのステップで構成されるプロセスです。含まれるトレーニングスクリプトを用意します。トレーニングスクリプト内のこの関数を呼び出すことによって、トレーニングを開始します。エスティメーターを使ってトレーニングスクリプトを起動するのと同時に、hyperparameters、num_gpus、channel_input_dir、など、トレーニング環境に関する情報をトレーニング関数に送信します。スクリプトを実行します。