Amazon SageMaker AI의 TensorBoard

TensorBoard를 사용하는 Amazon SageMaker AI는 TensorBoard 시각화 도구를 SageMaker AI에 제공하고 SageMaker 훈련 및 도메인과 통합하는 Amazon SageMaker AI의 기능입니다. SageMaker SageMaker AI 도메인을 통해 AWS 계정 및 계정에 속한 사용자를 관리하고, 도메인 사용자에게 Amazon S3에 대한 적절한 권한을 가진 TensorBoard 데이터에 대한 액세스 권한을 부여하고, 도메인 사용자가 TensorBoard 시각화 플러그인을 사용하여 모델 디버깅 작업을 수행할 수 있도록 지원하는 옵션을 제공합니다. TensorBoard를 사용하는 SageMaker AI는 도메인 사용자가 TensorBoard 애플리케이션 내에서 한 곳에서 여러 훈련 작업에 액세스할 수 있는 SageMaker AI Data Manager 플러그인으로 확장됩니다.

데이터 과학자용

대형 모델을 훈련시키려면 데이터 과학자가 모델 융합을 개선하고 경사하강법(gradient descent) 프로세스를 안정화하기 위해 모델을 디버깅하고 해결해야 하는 과학적 문제가 발생할 수 있습니다.

손실이 수렴하지 않거나 가중치와 기울기가 사라지거나 폭발적으로 증가하는 등 모델 훈련 문제가 발생하면 텐서 데이터에 액세스하여 모델 파라미터, 스칼라 및 사용자 지정 메트릭을 심층적으로 분석해야 합니다. TensorBoard와 함께 SageMaker AI를 사용하면 훈련 작업에서 추출한 모델 출력 텐서를 시각화할 수 있습니다. 다양한 모델, 여러 번의 훈련 실행, 모델 하이퍼파라미터를 실험하면서 TensorBoard에서 여러 훈련 작업을 선택하고 한 곳에서 이들을 비교할 수 있습니다.

관리자용

SageMaker AI 콘솔 또는 SageMaker AI 도메인의 TensorBoard 랜딩 페이지를 통해 AWS 계정 또는 SageMaker AI 도메인의 관리자인 경우 TensorBoard 애플리케이션 사용자를 관리할 수 있습니다. 각 도메인 사용자는 부여된 권한이 주어지면 자신의 TensorBoard 애플리케이션에 액세스할 수 있습니다. SageMaker AI 도메인 관리자 및 도메인 사용자는 권한 수준을 고려하여 TensorBoard 애플리케이션을 생성하고 삭제할 수 있습니다.

지원되는 프레임워크 및 AWS 리전

SageMaker AI의 TensorBoard 애플리케이션은 다음 기계 학습 프레임워크 및에 사용할 수 있습니다 AWS 리전.