如果失败的萨格人培训工作，如何获得自己的失败信息？
我的主要目的是：简单的方法来收集有关萨格人训练job中不同故障场景的信息。
我当前使用什么？
sagemaker sklearn估计器（训练job在内部）
我的模型训练将在哪里？
不同的数据集。因此，我需要控制并收集有关所有培训过程及其最终状态的所有信息。
我有哪些失败情况？
有很多失败的情况。我为他们创建了自己的Python错误。 例如：1。只有一个类别的标签。 2。数据集太小（按我自己的标准）3。缺少关键列的数据
。
4 所有这些都是executeSerscripterror我无法在failurereason或errormessage（始终为空）中传递自己的信息。我看到CloudWatchLogs和TrainingJob失败追溯（来自SageMakernotebook）中提出了哪些错误。因此，不良解决方案是解析CloudWatchLogs或/opt/ml/output/fautis在使用lambda功能的失败时。
问题：如何提供我自己的errormessage或failurereason在训练job描述中？
My main purpose: Easy way to collect information about different failure scenarios in SageMaker TrainingJob.
What do I use currently?
Sagemaker SKLearn Estimator(TrainingJobs are inside)
Where will my model train?
Different datasets. So, I need control and collect all information about all training processes and their final statuses on different datasets.
Which failure scenarios do I have?
There are plenty of them. I have create my own python Errors for them.
For example: 1. There are labels only for one class. 2. Too small dataset(by my own criterions) 3. Missing data for crucial columns 4. e.t.c.
Where am I stuck?
After failed training I can't get own errors from training job response. All of them are ExecuteUserScriptError I can't pass my own info in FailureReason or ErrorMessage(always it's empty). I see which error was raised in CloudWatchLogs and TrainingJob Failure Traceback(from SagemakerNotebook). So, bad solution is parse CloudWatchLogs or /opt/ml/output/failure in case of failure with Lambda function.
Question: How to provide my own ErrorMessage or FailureReason in TrainingJob description?
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