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Amazon SageMaker AI의 디버깅 기능에 대한 최신 업데이트를 추적하려면 다음 릴리스 정보를 참조하세요.
2023년 12월 21일
새로운 기능
훈련 컨테이너에 대한 쉘 수준의 액세스를 제공하는 SageMaker AI의 새로운 디버깅 기능인 원격 디버깅 기능을 릴리스했습니다. 이번 릴리스에서는 SageMaker AI ML 인스턴스에서 실행되는 작업 컨테이너에 로그인하여 훈련 작업을 디버깅할 수 있습니다. 자세한 내용은 원격 디버깅을 AWS Systems Manager 위해를 통해 훈련 컨테이너에 액세스을 참조하십시오.
2023년 9월 7일
새로운 기능
get_app_url()이라는 함수를 제공하는 새 유틸리티 모듈 sagemaker.interactive_apps.tensorboard.TensorBoardApp이 추가되었습니다. get_app_url() 함수는 서명되지 않았거나 미리 서명된 URLs 생성하여 SageMaker AI 또는 Amazon EC2의 모든 환경에서 TensorBoard 애플리케이션을 엽니다. 이는 Studio Classic 사용자와 Studio Classic이 아닌 사용자 모두에게 통합된 환경을 제공하기 위한 것입니다. Studio Classic 환경에서는 get_app_url() 함수를 있는 그대로 실행하여 TensorBoard를 열 수도 있고, TensorBoard 애플리케이션이 열릴 때 추적을 시작할 작업 이름을 지정할 수도 있습니다. Studio Classic이 아닌 환경에서는 유틸리티 함수에 도메인 정보를 제공하여 TensorBoard를 열 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 훈련 코드를 실행하고 훈련 작업을 시작하는 위치 또는 방법에 관계없이 Jupyter notebook 또는 터미널에서 get_app_url 함수를 실행하여 TensorBoard에 직접 액세스할 수 있습니다. 이 기능은 SageMaker Python SDK v2.184.0 이상에서 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 SageMaker AI에서 TensorBoard 애플리케이션 액세스 섹션을 참조하세요.
2023년 4월 4일
새로운 기능
SageMaker AI에서 TensorBoard를 호스팅하는 기능인 TensorBoard와 함께 SageMaker AI를 릴리스했습니다. TensorBoard는 SageMaker AI 도메인을 통해 애플리케이션으로 사용할 수 있으며, SageMaker AI 훈련 플랫폼은 TensorBoard 출력 데이터 수집을 S3로 지원하고 이를 SageMaker AI의 호스팅된 TensorBoard로 자동으로 로드합니다. 이 기능을 사용하면 SageMaker AI에서 TensorBoard 요약 라이터로 설정된 훈련 작업을 실행하고, TensorBoard 출력 파일을 Amazon S3에 저장하고, SageMaker AI 콘솔에서 직접 TensorBoard 애플리케이션을 열고, 호스팅된 TensorBoard 인터페이스에 구현된 SageMaker AI Data Manager 플러그인을 사용하여 출력 파일을 로드할 수 있습니다. TensorBoard를 수동으로 설치하고 SageMaker AI IDEs 또는 로컬 시스템에서 로컬로 호스팅할 필요가 없습니다. 자세한 내용은 Amazon SageMaker AI의 TensorBoard 을 참조하십시오.
2023년 3월 16일
사용 중단 참고 사항
SageMaker Debugger는 TensorFlow 2.11과 PyTorch 2.0부터 프레임워크 프로파일링 기능을 더 이상 사용하지 않습니다. 이전 버전의 프레임워크 및 SDK에서는 다음과 같이 이 기능을 계속 사용할 수 있습니다.
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SageMaker Python SDK <= v2.130.0
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PyTorch >= v1.6.0, < v2.0
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TensorFlow >= v2.3.1, < v2.11
지원 중단과 함께 SageMaker Debugger는 프레임워크 프로파일링에 대한 다음과 같은 세 가지 ProfilerRules에 대한 지원도 중단합니다.
2023년 2월 21일
기타 변경사항
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XGBoost 보고서 탭이 SageMaker Debugger의 프로파일러 대시보드에서 제거되었습니다. XGBoost 보고서를 Jupyter notebook이나 HTML 파일로 다운로드하여 계속 액세스할 수 있습니다. 자세한 내용은 SageMaker Debugger XGBoost Training Report를 참조하세요.
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이번 릴리스부터 기본 제공 프로파일러 규칙은 기본적으로 활성화되지 않습니다. SageMaker Debugger 프로파일러 규칙을 사용하여 특정 계산 문제를 감지하려면 SageMaker 훈련 작업 시작 관리자를 구성할 때 규칙을 추가해야 합니다.
2020년 12월 1일
Amazon SageMaker Debugger는 re:Invent 2020에서 딥 프로파일링 기능을 출시했습니다.
2019년 12월 3일
Amazon SageMaker Debugger는 re:Invent 2019에서 처음 출시되었습니다.
