TensorBoard di Amazon SageMaker AI - Amazon SageMaker AI
Kerangka kerja yang didukung dan Wilayah AWS

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

TensorBoard di Amazon SageMaker AI

Amazon SageMaker AI with TensorBoard adalah kemampuan Amazon SageMaker AI yang membawa alat TensorBoardvisualisasi ke SageMaker AI dan terintegrasi dengan SageMaker Pelatihan dan domain. Ini menyediakan opsi untuk mengelola AWS akun Anda dan pengguna yang termasuk dalam akun melalui domain SageMaker AI, untuk memberikan pengguna domain akses ke TensorBoard data dengan izin yang sesuai ke Amazon S3, dan membantu pengguna domain melakukan tugas debugging model menggunakan plugin visualisasi. TensorBoard SageMaker AI dengan TensorBoard diperluas dengan plugin SageMaker AI Data Manager, yang dengannya pengguna domain dapat mengakses sejumlah pekerjaan pelatihan di satu tempat dalam TensorBoard aplikasi.

catatan

Fitur ini untuk men-debug pelatihan model pembelajaran mendalam menggunakan PyTorch atau TensorFlow.

Untuk ilmuwan data

Pelatihan model besar dapat memiliki masalah ilmiah yang mengharuskan ilmuwan data untuk men-debug dan menyelesaikannya untuk meningkatkan konvergensi model dan menstabilkan proses penurunan gradien.

Saat Anda mengalami masalah pelatihan model, seperti kehilangan tidak konvergen, atau bobot dan gradien yang hilang atau meledak, Anda perlu mengakses data tensor untuk menyelam lebih dalam dan menganalisis parameter model, skalar, dan metrik khusus apa pun. Menggunakan SageMaker AI dengan TensorBoard, Anda dapat memvisualisasikan tensor keluaran model yang diekstraksi dari pekerjaan pelatihan. Saat Anda bereksperimen dengan model yang berbeda, beberapa latihan, dan model hiperparameter, Anda dapat memilih beberapa pekerjaan pelatihan TensorBoard dan membandingkannya di satu tempat.

Untuk administrator

Melalui halaman TensorBoard arahan di konsol SageMaker AI atau domain SageMaker AI, Anda dapat mengelola pengguna TensorBoard aplikasi jika Anda adalah administrator AWS akun atau domain SageMaker AI. Setiap pengguna domain dapat mengakses TensorBoard aplikasi mereka sendiri dengan izin yang diberikan. Sebagai administrator domain SageMaker AI dan pengguna domain, Anda dapat membuat dan menghapus TensorBoard aplikasi yang diberikan tingkat izin yang Anda miliki.

catatan

Anda tidak dapat membagikan TensorBoard aplikasi untuk tujuan kolaborasi karena domain SageMaker AI tidak mengizinkan berbagi aplikasi di antara pengguna. Pengguna dapat membagikan tensor keluaran yang disimpan dalam bucket S3, jika mereka memiliki akses ke bucket.

Kerangka kerja yang didukung dan Wilayah AWS

TensorBoard Aplikasi dalam SageMaker AI tersedia untuk kerangka kerja pembelajaran mesin berikut dan Wilayah AWS.

Kerangka

  • PyTorch

  • TensorFlow

  • Trafo Hugging Face

Wilayah AWS

  • US East (N. Virginia) (us-east-1)

  • US East (Ohio) (us-east-2)

  • US West (Oregon) (us-west-2)

  • Europe (Frankfurt) (eu-central-1)

  • Europe (Ireland) (eu-west-1)

catatan

Amazon SageMaker AI dengan TensorBoard berjalan pada sebuah ml.r5.large instans dan menimbulkan biaya setelah tingkat gratis SageMaker AI atau periode uji coba gratis fitur tersebut. Untuk informasi selengkapnya, lihat Harga Amazon SageMaker AI.

Topik