Versionshinweise zu den Debugging-Funktionen von Amazon SageMaker AI
In den folgenden Versionshinweisen finden Sie die neuesten Updates für die Debugging-Funktionen von Amazon SageMaker AI.
21. Dezember 2023
Neue Features
Es wurde eine Remote-Debugging-Funktion veröffentlicht, eine neue Debugging-Funktion von SageMaker AI, mit der Sie auf Shell-Ebene auf Trainingscontainer zugreifen können. Mit dieser Version können Sie Trainingsjobs debuggen, indem Sie sich bei den Job-Containern anmelden, die auf ML-Instances von SageMaker AI ausgeführt werden. Weitere Informationen hierzu finden Sie unter Zugriff auf einen Trainingscontainer über AWS Systems Manager für das Remote-Debugging.
07. September 2023
Neue Features
Es wurde ein neues Dienstprogrammmodul sagemaker.interactive_apps.tensorboard.TensorBoardApp hinzugefügt, das eine Funktion namens get_app_url() bereitstellt. Die get_app_url()-Funktion generiert unsignierte oder vorsignierte URLs, um die TensorBoard-Anwendung in einer beliebigen Umgebung in SageMaker AI oder Amazon EC2 zu öffnen. Damit soll eine einheitliche Erfahrung für Benutzer und Nicht-Benutzer von Studio Classic geschaffen werden. In der Studio-Classic-Umgebung können Sie TensorBoard öffnen, indem Sie die get_app_url()-Funktion unverändert ausführen, oder Sie können auch einen Auftragsnamen angeben, um die Verfolgung zu starten, wenn die TensorBoard-Anwendung geöffnet wird. In Umgebungen außerhalb von Studio Classic können Sie TensorBoard öffnen, indem Sie Ihre Domain-Informationen für die Utility-Funktion bereitstellen. Mit dieser Funktion können Sie unabhängig davon, wo oder wie Sie Trainingscode ausführen und Trainingsjobs starten, direkt auf TensorBoard zugreifen, indem Sie die get_app_url Funktion in Ihrem Jupyter Notebook oder Terminal ausführen. Diese Funktionalität ist im SageMaker Python SDK v2.184.0 und höher verfügbar. Weitere Informationen finden Sie unter Zugriff auf die TensorBoard-Anwendung auf SageMaker AI.
4. April 2023
Neue Features
SageMaker AI mit TensorBoard veröffentlicht, eine Funktion, die TensorBoard auf SageMaker AI hostet. TensorBoard ist als Anwendung über SageMaker AI Domain verfügbar, und die SageMaker-AI-Trainingsplattform unterstützt die Erfassung von TensorBoard-Ausgabedaten in S3 und deren automatisches Laden auf das gehostete TensorBoard auf SageMaker AI. Mit dieser Funktion können Sie Trainingsjobs ausführen, die mit TensorBoard-Zusammenfassungsschreibern in SageMaker AI eingerichtet wurden, die TensorBoard-Ausgabedateien in Amazon S3 speichern, die TensorBoard-Anwendung direkt von der SageMaker-AI-Konsole aus öffnen und die Ausgabedateien mit dem auf der gehosteten TensorBoard-Oberfläche implementierten Daten-Manager-Plugin von SageMaker AI laden. Sie müssen TensorBoard nicht manuell installieren und lokal auf den SageMaker-AI-IDEs oder dem lokalen Computer hosten. Weitere Informationen hierzu finden Sie unter TensorBoard in Amazon SageMaker AI.
16. März 2023
Hinweise zur Veraltung
SageMaker Debugger verbietet die Framework-Profilerstellungsfunktion ab TensorFlow 2.11 und PyTorch 2.0. Sie können die Funktion in den vorherigen Versionen der Frameworks und SDKs weiterhin wie folgt verwenden.
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SageMaker Python SDK <= v2.130.0
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PyTorch >= v1.6.0, < v2.0
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TensorFlow >= v2.3.1, < v2.11
Mit der Veraltung stellt SageMaker Debugger auch die Unterstützung für die folgenden drei ProfilerRules Framework-Profilerstellung ein.
21. Februar 2023
Weitere Änderungen
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Die Registerkarte XGBoost-Bericht wurde aus dem Profiler-Dashboard des SageMaker Debuggers entfernt. Sie können weiterhin auf den XGBoost-Bericht zugreifen, indem Sie ihn als Jupyter Notebook oder als HTML-Datei herunterladen. Weitere Informationen finden Sie unter SageMaker Debugger XGBoost Trainingsbericht.
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Ab dieser Version sind die integrierten Profiler-Regeln standardmäßig nicht aktiviert. Um die SageMaker Debugger-Profiler-Regeln zur Erkennung bestimmter Rechenprobleme zu verwenden, müssen Sie die Regeln hinzufügen, wenn Sie einen SageMaker Trainingsauftrag Launcher konfigurieren.
1. Dezember 2020
Amazon SageMaker Debugger hat auf der re:Invent 2020 umfassende Profiling-Funktionen vorgestellt.
3. Dezember 2019
Amazon SageMaker Debugger wurde ursprünglich auf der re:Invent 2019 vorgestellt.
