TensorBoard in Amazon SageMaker AI - Amazon SageMaker AI

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TensorBoard in Amazon SageMaker AI

Amazon SageMaker AI with TensorBoard è una funzionalità di Amazon SageMaker AI che porta gli strumenti di TensorBoardvisualizzazione all' SageMaker IA e si integra con SageMaker Training e domain. Fornisce opzioni per amministrare il tuo AWS account e gli utenti che appartengono all'account tramite il dominio SageMaker AI, 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 AI with TensorBoard è esteso con il plug-in SageMaker AI Data Manager, con il quale gli utenti del dominio possono accedere a una serie di lavori di formazione in un unico posto 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 AI with TensorBoard, puoi visualizzare i tensori di output del modello estratti dai lavori di formazione. Mentre sperimentate modelli diversi, più sessioni 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 console SageMaker SageMaker AI o nel dominio AI, puoi gestire gli utenti delle TensorBoard applicazioni se sei amministratore di un AWS account o di un dominio SageMaker AI. Ogni utente del dominio può accedere alla propria TensorBoard applicazione in base alle autorizzazioni concesse. In qualità di amministratore di dominio SageMaker AI 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 dominio SageMaker AI 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 AI 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 AI with TensorBoard viene eseguito su un'ml.r5.largeistanza e comporta costi dopo il piano gratuito di SageMaker intelligenza artificiale o il periodo di prova gratuito della funzionalità. Per ulteriori informazioni, consulta la pagina dei prezzi di Amazon SageMaker AI.