Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.

# Utilisation des règles intégrées Debugger avec des valeurs de paramètres personnalisées
<a name="debugger-built-in-rules-configuration-param-change"></a>

**Note**  
Amazon SageMaker Debugger n'est plus ouvert aux nouveaux clients. Les clients existants peuvent continuer à utiliser le service normalement. AWS continue d'investir dans l'amélioration de la sécurité et de la disponibilité de Debugger, mais nous ne prévoyons pas d'introduire de nouvelles fonctionnalités. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Modification de la disponibilité du débogueur](debugger-availability-change.md). 

Si vous souhaitez ajuster les valeurs des paramètres des règles intégrées et personnaliser l'expression regex de la collection de tenseurs, configurez les paramètres `base_config` et `rule_parameters` pour les méthodes de classe `ProfilerRule.sagemaker` et `Rule.sagemaker`. Dans le cas des méthodes de classe `Rule.sagemaker`, vous pouvez également personnaliser les collections de tenseurs via le paramètre `collections_to_save`. Vous trouverez des instructions sur l'utilisation de la classe `CollectionConfig` dans la section [Configurer les collections de tenseurs en utilisant l’API `CollectionConfig`](debugger-configure-tensor-collections.md). 

Utilisez le modèle de configuration suivant pour personnaliser les valeurs des paramètres des règles intégrées. En modifiant les paramètres de règle comme vous le souhaitez, vous pouvez ajuster la sensibilité des règles pour le déclenchement. 
+ L'argument `base_config` sert à appeler les méthodes de règles intégrées.
+ L'argument `rule_parameters` sert à ajuster les valeurs de clé par défaut des règles intégrées répertoriées dans [Liste des règles intégrées à Debugger](debugger-built-in-rules.md).
+ L'argument `collections_to_save` prend une configuration de tenseur via l'API `CollectionConfig`, qui nécessite les arguments `name` et `parameters`. 
  + Pour trouver les collections de tenseurs disponibles pour`name`, voir [ Debugger Built-in Tensor Collections. ](https://github.com/awslabs/sagemaker-debugger/blob/master/docs/api.md#built-in-collections) 
  + Pour une liste complète des paramètres`parameters`, consultez [ Debugger API CollectionConfig . ](https://github.com/awslabs/sagemaker-debugger/blob/master/docs/api.md#configuring-collection-using-sagemaker-python-sdk)

Pour plus d'informations sur la classe de règles, les méthodes et les paramètres du débogueur, consultez la section Classe [ SageMaker AI Debugger Rule du [ SDK ](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable) Amazon Python. SageMaker ](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/debugger.html)

```
from sagemaker.core.debugger import Rule, ProfilerRule, rule_configs, CollectionConfig

rules=[
    Rule.sagemaker(
        base_config=rule_configs.{{built_in_rule_name}}(),
        rule_parameters={
                "{{key}}": "{{value}}"
        },
        collections_to_save=[ 
            CollectionConfig(
                name="{{tensor_collection_name}}", 
                parameters={
                    "{{key}}": "{{value}}"
                } 
            )
        ]
    )
]
```

Les descriptions de paramètres et des exemples de personnalisation de valeur sont fournis pour chaque règle dans [Liste des règles intégrées à Debugger](debugger-built-in-rules.md).