Amazon web services 如何将boto3 cloudwatch用于SageMaker提交的培训工作？

我已经从AWS SageMaker提交了一些培训工作。我想使用boto3 cloudwatch api获取要在jupyter笔记本中显示的cloudwatch数据，而不是使用cloudwatch UI

您可以使用CloudWatch GetMetricWidgetImage API将图形输入笔记本

下面是一个例子：

import boto3
from PIL import Image
from io import BytesIO

widget = '''{
    "metrics": [
        [ "namespace", "metricname", "dim1", "value1", "dim2", "value2", "dim3", "value3", { "stat": "Average", "id": "m0r0" } ]
    ],
    "title": "Title of the graph",
    "view": "timeSeries",
    "stacked": false,
    "width": 600,
    "height": 400,
    "start": "-PT3H",
    "end": "P0D"
}'''

client = boto3.client('cloudwatch')

response = client.get_metric_widget_image(
    MetricWidget=widget
)

Image.open(BytesIO(response['MetricWidgetImage']))

通过在CloudWatch控制台中打开所需的度量，单击

Source

选项卡并选择底部的

imageapi

视图，可以获得小部件定义。根据你的喜好调整宽度和高度

---

您还需要调整SageMaker执行角色的策略，以允许调用GetMetricWidgetImage。

感谢您的回复。我在想。当我们调用get_metric_widget_image函数时，我们不需要传递培训工作的标题吗？让我看看我是否理解您的问题。您想获得sage maker图，如本教程底部所述：在jupyter笔记本中？如果是，您可以转到CloudWatch并复制完整的小部件定义，如答案中所述，或者您可以尝试动态构建小部件，这将需要知道培训工作的名称。