TensorBoard in Amazon SageMaker - Amazon SageMaker

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TensorBoard in Amazon SageMaker

Amazon SageMaker with TensorBoard è una funzionalità di Amazon SageMaker che fornisce gli strumenti di TensorBoardvisualizzazione SageMaker e li integra con SageMaker Training and domain. Fornisce opzioni per amministrare il tuo AWS account e gli utenti che appartengono all'account tramite il SageMaker dominio, per consentire agli utenti del dominio di accedere ai TensorBoard dati con le autorizzazioni appropriate per Amazon S3 e aiutare gli utenti del dominio a eseguire attività di debug dei modelli utilizzando i plug-in di visualizzazione. TensorBoard SageMaker with TensorBoard è esteso con il plug-in SageMaker Data Manager, con il quale gli utenti del dominio possono accedere a una serie di lavori di formazione in un'unica posizione all'interno dell'applicazione. TensorBoard

Nota

Questa funzionalità consente di eseguire il debug dell'addestramento di modelli di deep learning utilizzando o. PyTorch TensorFlow

Per i data scientist

L'addestramento di modelli di grandi dimensioni può comportare problemi scientifici che richiedono ai data scientist di eseguire il debug e risolverli per migliorare la convergenza dei modelli e stabilizzare i processi di discesa del gradiente.

Quando si verificano problemi di addestramento dei modelli, come la perdita, la mancata convergenza, la scomparsa o l'esplosione di pesi e sfumature, è necessario accedere ai dati tensoriali per approfondire e analizzare i parametri del modello, gli scalari e qualsiasi parametro personalizzato. Utilizzando SageMaker with TensorBoard, è possibile visualizzare i tensori di output del modello estratti dai lavori di formazione. Mentre sperimentate modelli diversi, più cicli di allenamento e modellate iperparametri, potete selezionare più lavori di formazione TensorBoard e confrontarli in un unico posto.

Per gli amministratori

Tramite la pagina di TensorBoard destinazione nella SageMaker console o nel SageMaker dominio, puoi gestire gli utenti TensorBoard dell'applicazione se sei l'amministratore di un AWS account o di un SageMaker dominio. Ogni utente del dominio può accedere alla propria TensorBoard applicazione in base alle autorizzazioni concesse. In qualità di amministratore di SageMaker dominio e utente del dominio, puoi creare ed eliminare l' TensorBoard applicazione in base al livello di autorizzazione di cui disponi.

Nota

Non è possibile condividere l' TensorBoard applicazione per scopi di collaborazione perché il SageMaker dominio non consente la condivisione delle applicazioni tra gli utenti. Gli utenti possono condividere i tensori di output salvati in un bucket S3, se hanno accesso al bucket.

Framework supportati e Regioni AWS

L' TensorBoard applicazione in SageMaker è disponibile per i seguenti framework di apprendimento automatico e. Regioni AWS

Framework
  • PyTorch

  • TensorFlow

  • Trasformatori Hugging Face

Regioni AWS
  • Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale) (us-east-1)

  • Stati Uniti orientali (Ohio) (us-east-2)

  • Stati Uniti occidentali (Oregon) (us-west-2)

  • Europa (Francoforte) (eu-central-1)

  • Europa (Irlanda) (eu-west-1)

Nota

Amazon SageMaker with TensorBoard viene eseguito su un'ml.r5.largeistanza e incorre in addebiti dopo il piano SageMaker gratuito o il periodo di prova gratuito della funzionalità. Per ulteriori informazioni, consulta la pagina SageMakerdei prezzi di Amazon.