Ouvrez TensorBoard à l'aide du sagemaker.interactive_apps.tensorboard module

Le sagemaker.interactive_apps.tensorboard module fournit une fonction appelée get_app_url qui génère des fichiers non signés ou présignés URLs pour ouvrir l' TensorBoard application dans n'importe quel environnement d'Amazon ou d' SageMaker Amazon. EC2 Cela vise à fournir une expérience unifiée aux utilisateurs de Studio Classic et aux non-utilisateurs de Studio Classic. Pour l'environnement Studio, vous pouvez ouvrir TensorBoard en exécutant la get_app_url() fonction telle quelle, ou vous pouvez également spécifier un nom de tâche pour démarrer le suivi à l'ouverture de l' TensorBoard application. Pour les environnements autres que Studio Classic, vous pouvez ouvrir TensorBoard en fournissant les informations de votre domaine et de profil utilisateur à la fonction utilitaire. Grâce à cette fonctionnalité, quel que soit l'endroit ou la manière dont vous exécutez le code d'entraînement et lancez les tâches de formation, vous pouvez y accéder directement en TensorBoard exécutant la get_app_url fonction dans votre bloc-notes ou votre terminal Jupyter.

Option 1 : pour SageMaker Studio Classic

Si vous utilisez SageMaker Studio Classic, vous pouvez directement ouvrir l' TensorBoardapplication ou récupérer une application non signée URL en exécutant la get_app_url fonction comme suit. Comme vous vous trouvez déjà dans l'environnement Studio Classic et que vous êtes connecté en tant qu'utilisateur de domaine, le code non signé est get_app_url() généré URL car il n'est pas nécessaire de vous authentifier à nouveau.

Pour ouvrir l' TensorBoard application

Le code suivant ouvre automatiquement l' TensorBoard application à partir du code non signé URL que la get_app_url() fonction renvoie dans le navigateur Web par défaut de votre environnement.

from sagemaker.interactive_apps import tensorboard

region = "us-west-2"
app = tensorboard.TensorBoardApp(region)

app.get_app_url(
    training_job_name="your-training_job_name" # Optional. Specify the job name to track a specific training job 
)

Pour récupérer une application non signée URL et ouvrir l' TensorBoardapplication manuellement

Le code suivant imprime un code non signé URL que vous pouvez copier dans un navigateur Web et ouvrir l' TensorBoard application.

from sagemaker.interactive_apps import tensorboard

region = "us-west-2"
app = tensorboard.TensorBoardApp(region)
print("Navigate to the following URL:")
print(
    app.get_app_url(
        training_job_name="your-training_job_name", # Optional. Specify the name of the job to track.
        open_in_default_web_browser=False           # Set to False to print the URL to terminal.
    )
)

Notez que si vous exécutez les deux exemples de code précédents en dehors de l'environnement SageMaker Studio Classic, la fonction renverra un URL vers la page TensorBoard d'accueil de la SageMaker console, car ceux-ci ne contiennent aucune information de connexion à votre domaine et à votre profil utilisateur. Pour créer un présignéURL, consultez l'option 2 dans la section suivante.

Option 2 : pour les environnements autres que Studio Classic

Si vous utilisez des environnements autres que Studio Classic, tels qu'une instance SageMaker Notebook ou AmazonEC2, et que vous souhaitez ouvrir TensorBoard directement depuis l'environnement dans lequel vous vous trouvez, vous devez générer un URL pré-signé avec les informations de votre domaine et de votre profil utilisateur. Un présigné URL est un nom URL qui est connecté à Amazon SageMaker Studio Classic lors de sa création avec votre domaine et votre profil utilisateur, et qui a donc accès à toutes les applications de domaine et à tous les fichiers associés à votre domaine. URL Pour ouvrir TensorBoard via un présignéURL, utilisez la get_app_url fonction avec votre nom de domaine et votre nom de profil utilisateur comme suit.

Notez que cette option nécessite l'sagemaker:CreatePresignedDomainUrlautorisation de l'utilisateur du domaine. Sans autorisation, l'utilisateur du domaine recevra une erreur d'exception.

print(
    app.get_app_url(
        training_job_name="your-training_job_name", # Optional. Specify the name of the job to track.
        create_presigned_domain_url=True,           # Reguired to be set to True for creating a presigned URL.
        domain_id="your-domain-id",                 # Required if creating a presigned URL (create_presigned_domain_url=True).
        user_profile_name="your-user-profile-name", # Required if creating a presigned URL (create_presigned_domain_url=True).
        open_in_default_web_browser=False,          # Optional. Set to False to print the URL to terminal.
        optional_create_presigned_url_kwargs={}     # Optional. Add any additional args for Boto3 create_presigned_domain_url
    )
)

optional_create_presigned_url_kwargs={"ExpiresInSeconds": 1500}

Navigate to the following URL:
https://us-west-2.console.aws.amazon.com/sagemaker/home?region=us-west-2#/tensor-board-landing