Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.
TensorBoard dans Amazon SageMaker AI
Amazon SageMaker AI with TensorBoard est une fonctionnalité d'Amazon SageMaker AI qui intègre les outils de TensorBoard
Note
Cette fonctionnalité est destinée au débogage de l'entraînement des modèles d'apprentissage en profondeur à l'aide de PyTorch ou TensorFlow.
Pour les scientifiques des données
L'entraînement de grands modèles peut poser des problèmes scientifiques que les scientifiques des données doivent déboguer et résoudre afin d'améliorer la convergence des modèles et de stabiliser les processus de descente de gradient.
Lorsque vous rencontrez des problèmes d'entraînement de modèle, tels que la convergence de pertes ou la disparition ou l'explosion de poids et de gradients, vous devez accéder aux données tensorielles pour approfondir et analyser les paramètres du modèle, les scalaires et toute métrique personnalisée. À l'aide de l' SageMaker IA TensorBoard, vous pouvez visualiser les tenseurs de sortie du modèle extraits des tâches de formation. Lorsque vous testez différents modèles, plusieurs cycles d'entraînement et les hyperparamètres du modèle, vous pouvez sélectionner plusieurs tâches d'entraînement TensorBoard et les comparer au même endroit.
Pour les administrateurs
Sur la page TensorBoard d'accueil de la console SageMaker AI ou du domaine SageMaker AI, vous pouvez gérer les utilisateurs de TensorBoard l'application si vous êtes administrateur d'un AWS compte ou d'un domaine SageMaker AI. Chaque utilisateur du domaine peut accéder à sa propre TensorBoard application avec les autorisations accordées. En tant qu'administrateur de domaine et utilisateur de domaine SageMaker AI, vous pouvez créer et supprimer l' TensorBoard application en fonction du niveau d'autorisation dont vous disposez.
Note
Vous ne pouvez pas partager l' TensorBoard application à des fins de collaboration car le domaine SageMaker AI n'autorise pas le partage d'applications entre les utilisateurs. Les utilisateurs peuvent partager les tenseurs de sortie enregistrés dans un compartiment S3, s'ils ont accès au compartiment.
Frameworks pris en charge et Régions AWS
L' TensorBoard application en SageMaker IA est disponible pour les frameworks d'apprentissage automatique suivants et Régions AWS.
Frameworks
-
PyTorch
-
TensorFlow
-
Hugging Face Transformers
Régions AWS
-
USA Est (Virginie du Nord) (
us-east-1
) -
USA Est (Ohio) (
us-east-2
) -
USA Ouest (Oregon) (
us-west-2
) -
Europe (Francfort) (
eu-central-1
) -
Europe (Irlande) (
eu-west-1
)
Note
Amazon SageMaker AI s' TensorBoard exécute sur une ml.r5.large
instance et entraîne des frais après le niveau gratuit d' SageMaker IA ou la période d'essai gratuite de la fonctionnalité. Pour plus d'informations, consultez Amazon SageMaker AI Pricing