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Note di rilascio per le funzionalità di debug di Amazon SageMaker
Consulta le seguenti note di rilascio per tenere traccia degli ultimi aggiornamenti per le funzionalità di debug di Amazon. SageMaker
21 dicembre 2023
Nuove funzionalità
È stata rilasciata una funzionalità di debug remoto, una nuova funzionalità di debug SageMaker che offre un accesso a livello di shell ai contenitori di formazione. Con questa versione, è possibile eseguire il debug dei lavori di formazione accedendo ai contenitori di lavoro in esecuzione su istanze ML. SageMaker Per ulteriori informazioni, consulta Accedi a un contenitore di formazione tramite AWS Systems Manager il debug remoto.
7 settembre 2023
Nuove funzionalità
È stato aggiunto un nuovo modulo di utilità sagemaker.interactive_apps.tensorboard.TensorBoardApp che fornisce una funzione chiamata get_app_url(). La get_app_url() funzione genera dati non firmati o predefiniti URLs per aprire l' TensorBoard applicazione in qualsiasi ambiente in SageMaker Amazon o Amazon. EC2 Questo serve a fornire un'esperienza unificata per gli utenti di Studio Classic e non Studio Classic. Per l'ambiente Studio Classic, è possibile aprire TensorBoard eseguendo la get_app_url() funzione così com'è oppure è possibile specificare un nome di lavoro per iniziare il tracciamento all'apertura dell' TensorBoard applicazione. Per gli ambienti non Studio Classic, è possibile aprire TensorBoard fornendo le informazioni sul dominio alla funzione di utilità. Con questa funzionalità, indipendentemente da dove o come si esegue il codice di formazione e si avviano i lavori di formazione, è possibile accedervi direttamente TensorBoard eseguendo la get_app_url funzione sul notebook o sul terminale Jupyter. Questa funzionalità è disponibile in SageMaker Python SDK v2.184.0 e versioni successive. Per ulteriori informazioni, consulta Accesso all'applicazione su TensorBoard SageMaker.
4 aprile 2023
Nuove funzionalità
SageMaker Rilasciata con TensorBoard, una funzionalità che ospita su. TensorBoard SageMaker TensorBoard è disponibile come applicazione tramite SageMaker dominio e la piattaforma SageMaker Training supporta la raccolta dei dati di TensorBoard output su S3 e il loro caricamento automatico TensorBoard sull' SageMakerhosting. Con questa funzionalità, puoi eseguire lavori di formazione configurati con autori di TensorBoard riepilogo SageMaker, salvare i file di TensorBoard output in Amazon S3, aprire l' TensorBoard applicazione direttamente dalla SageMaker console e caricare i file di output utilizzando il plug-in SageMaker Data Manager implementato nell'interfaccia ospitata TensorBoard . Non è necessario installarlo TensorBoard manualmente e ospitarlo localmente sul computer SageMaker IDEs o sul computer locale. Per ulteriori informazioni, consulta TensorBoard in Amazon SageMaker.
16 marzo 2023
Data di obsolescenza
SageMaker Debugger depreca la funzionalità di profilazione del framework a partire dalla versione 2.11 e 2.0. TensorFlow PyTorch È ancora possibile utilizzare la funzionalità nelle versioni precedenti dei framework e come segue. SDKs
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SageMaker Python <= v2.130.0 SDK
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PyTorch >= v1.6.0, < v2.0
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TensorFlow >= v2.3.1, < v2.1
Con la deprecazione, SageMaker Debugger interrompe anche il supporto per i tre seguenti modelli per la profilazione del framework. ProfilerRules
21 febbraio 2023
Altre modifiche
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La scheda dei XGBoost report è stata rimossa dalla dashboard del profiler del Debugger. SageMaker Puoi comunque accedere al XGBoost rapporto scaricandolo come notebook Jupyter o come file. HTML Per ulteriori informazioni, consulta SageMaker XGBoostDebugger Training Report.
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A partire da questa versione, le regole integrate del profiler non sono attivate per impostazione predefinita. Per utilizzare le regole del profiler SageMaker Debugger per rilevare determinati problemi computazionali, è necessario aggiungere le regole quando si configura un training job launcher. SageMaker
1 dicembre 2020
Amazon SageMaker Debugger ha lanciato funzionalità di profilazione approfondita al re:Invent 2020.
3 dicembre 2019
Amazon SageMaker Debugger è stato lanciato inizialmente al re:Invent 2019.
