Amazon SageMaker AI 中的 TensorBoard

使用 TensorBoard 的 Amazon SageMaker AI 是一種 Amazon SageMaker AI 的功能，將 TensorBoard 的視覺化工具帶到 SageMaker AI，與 SageMaker 訓練和網域進行整合。它提供透過 SageMaker AI 網域管理 AWS 帳戶和屬於該帳戶的使用者的選項，讓網域使用者透過 Amazon S3 的適當許可存取 TensorBoard 資料，以及協助網域使用者使用 TensorBoard 視覺化外掛程式執行模型偵錯任務。具有 TensorBoard 的 SageMaker AI 透過 SageMaker AI 資料管理員外掛程式進行擴充，讓網域使用者可以集中在 TensorBoard 應用程式存取許多訓練任務。

對於資料科學家

訓練大型模型可能會遇到科學問題，這些問題需要資料科學家對其進行偵錯和解決，以改善模型收斂並穩定梯度下降程序。

當您遇到模型訓練問題時 (例如遺失值未收斂、權重和梯度消失或爆炸)，您需要存取張量資料，以深入探索並分析模型參數、純量和任何自訂指標。使用 SageMaker AI 搭配 TensorBoard，您可以從訓練任務擷取視覺化模型的輸出張量。當您試圖使用不同的模型、多個訓練執行和建立超參數的模型時，您可以在 TensorBoard 中選取多個訓練任務，並在同一處進行比較。

針對管理員

您可以透過 SageMaker AI 主控台或 SageMaker AI 網域中的 TensorBoard 登陸頁面，管理 TensorBoard 應用程式使用者 (如果您是一位 AWS 帳戶管理員或 SageMaker AI 網域)。每個網域使用者都可以透過授予許可存取自己的 TensorBoard 應用程式。身為 SageMaker AI 網域管理員和網域使用者，您可以根據擁有的權限層級，建立和刪除 TensorBoard 應用程式。

支援的架構與 AWS 區域

SageMaker AI 中的 TensorBoard 應用程式適用於下列機器學習架構和 AWS 區域。