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Notas de la versión sobre las capacidades de depuración de Amazon AI SageMaker
Consulte las siguientes notas de la versión para realizar un seguimiento de las últimas actualizaciones de las funciones de depuración de Amazon SageMaker AI.
21 de diciembre de 2023
Nuevas características
Se lanzó una funcionalidad de depuración remota, una nueva capacidad de depuración de la SageMaker IA que le brinda un acceso básico a los contenedores de entrenamiento. Con esta versión, puede depurar los trabajos de formación iniciando sesión en los contenedores de trabajos que se ejecutan en las instancias de IA ML. SageMaker Para obtener más información, consulte Acceda a un contenedor de capacitación AWS Systems Manager para la depuración remota.
7 de septiembre de 2023
Nuevas características
Se agregó un nuevo módulo de utilidades sagemaker.interactive_apps.tensorboard.TensorBoardApp que proporciona una función llamada get_app_url(). La get_app_url() función genera aplicaciones prefirmadas o sin firmar URLs para abrir la TensorBoard aplicación en cualquier entorno de SageMaker AI o Amazon. EC2 El objetivo es proporcionar una experiencia unificada tanto a los usuarios de Studio Classic como a los que no lo son. En el entorno Studio Classic, puede abrirla TensorBoard ejecutando la get_app_url() función tal cual, o también puede especificar un nombre de trabajo para iniciar el seguimiento a medida que se abre la TensorBoard aplicación. En el caso de entornos que no sean de Studio Classic, puede TensorBoard abrirlos proporcionando la información de su dominio a la función de utilidad. Con esta funcionalidad, independientemente de dónde o cómo ejecute el código de formación y ejecute los trabajos de formación, puede acceder directamente a ella TensorBoard ejecutando la get_app_url función en su portátil o terminal Jupyter. Esta funcionalidad está disponible en SageMaker Python SDK v2.184.0 y versiones posteriores. Para obtener más información, consulte Acceder a la TensorBoard aplicación mediante SageMaker IA.
4 de abril de 2023
Nuevas características
Se lanzó SageMaker AI with TensorBoard, una capacidad que se aloja TensorBoard en IA. SageMaker TensorBoard está disponible como aplicación a través del dominio SageMaker AI, y la plataforma SageMaker AI Training TensorBoard permite enviar datos a S3 y cargarlos automáticamente en el servidor alojado TensorBoard en SageMaker AI. Con esta capacidad, puede ejecutar tareas de formación configuradas con redactores de TensorBoard resúmenes en SageMaker IA, guardar los archivos de TensorBoard salida en Amazon S3, abrir la TensorBoard aplicación directamente desde la consola de SageMaker IA y cargar los archivos de salida mediante el complemento SageMaker AI Data Manager implementado en la TensorBoard interfaz alojada. No necesita instalarlo TensorBoard manualmente y alojarlo de forma local en la SageMaker IA IDEs o en una máquina local. Para obtener más información, consulte TensorBoard en Amazon SageMaker AI.
16 de marzo de 2023
Notas de desaprobación
SageMaker Debugger deja de utilizar la función de creación de perfiles del framework a partir TensorFlow de las versiones 2.11 y 2.0. PyTorch Puede seguir utilizando la función en las versiones anteriores de los marcos y de la siguiente manera. SDKs
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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
Con la obsolescencia, SageMaker Debugger también deja de admitir los tres siguientes para la creación de perfiles de marcos. ProfilerRules
21 de febrero de 2023
Otros cambios
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La pestaña de XGBoost informes se ha eliminado del panel de control del generador de perfiles del SageMaker Debugger. Puedes seguir accediendo al XGBoost informe descargándolo como una libreta de Jupyter o como un archivo. HTML Para obtener más información, consulte el Informe de formación sobre SageMaker depuradores XGBoost.
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A partir de esta versión, las reglas del creador de perfiles integrado no están activadas de forma predeterminada. Para utilizar las reglas del generador de perfiles de SageMaker Debugger para detectar determinados problemas computacionales, es necesario añadir las reglas al configurar un lanzador de tareas de SageMaker entrenamiento.
1 de diciembre de 2020
Amazon SageMaker Debugger lanzó funciones de creación de perfiles profundos en re:Invent 2020.
3 de diciembre de 2019
Amazon SageMaker Debugger se lanzó inicialmente en re:Invent 2019.
