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Notas de lançamento sobre os recursos de depuração da Amazon SageMaker
Consulte as notas de lançamento a seguir para acompanhar as atualizações mais recentes dos recursos de depuração da Amazon. SageMaker
21 de dezembro de 2023
Novos atributos
Lançou uma funcionalidade de depuração remota, um novo recurso de depuração SageMaker que oferece acesso em nível de shell aos contêineres de treinamento. Com esta versão, você pode depurar trabalhos de treinamento fazendo login nos contêineres de trabalhos executados em instâncias de SageMaker ML. Para saber mais, consulte Acesse um contêiner de treinamento AWS Systems Manager para depuração remota.
7 de setembro de 2023
Novos atributos
Foi adicionado um novo módulo utilitário sagemaker.interactive_apps.tensorboard.TensorBoardApp que fornece uma função chamada get_app_url(). A get_app_url() função gera URLs não assinadas ou pré-assinadas para abrir o TensorBoard aplicativo em qualquer ambiente no Amazon EC2 ou no Amazon SageMaker EC2. Isso é para fornecer uma experiência unificada para usuários do Studio Classic e não do Studio Classic. Para o ambiente Studio Classic, você pode abrir TensorBoard executando a get_app_url() função como ela está ou também pode especificar um nome de trabalho para iniciar o rastreamento quando o TensorBoard aplicativo for aberto. Para ambientes que não sejam do Studio Classic, você pode abrir TensorBoard fornecendo as informações do seu domínio para a função do utilitário. Com essa funcionalidade, independentemente de onde ou como você executa o código de treinamento e inicia trabalhos de treinamento, você pode acessar diretamente TensorBoard executando a get_app_url função em seu notebook ou terminal Jupyter. Essa funcionalidade está disponível no SageMaker Python SDK v2.184.0 e versões posteriores. Para ter mais informações, consulte Como acessar TensorBoard em SageMaker.
4 de abril de 2023
Novos atributos
Lançado SageMaker com TensorBoard, um recurso que TensorBoard hospeda em SageMaker. TensorBoard está disponível como um aplicativo por meio do SageMaker domínio, e a plataforma de SageMaker treinamento suporta a coleta TensorBoard de dados de saída para o S3 e o carregamento automático deles TensorBoard no SageMaker servidor hospedado. Com esse recurso, você pode executar trabalhos de treinamento configurados com redatores de TensorBoard resumo SageMaker, salvar os arquivos de TensorBoard saída no Amazon S3, abrir o TensorBoard aplicativo diretamente do SageMaker console e carregar os arquivos de saída usando o plug-in SageMaker Data Manager implementado na interface hospedada TensorBoard . Você não precisa instalar TensorBoard manualmente e hospedar localmente nos SageMaker IDEs ou na máquina local. Para saber mais, consulte Use TensorBoard para depurar e analisar trabalhos de treinamento na Amazon SageMaker.
16 de março de 2023
Notas sobre a substituição
SageMaker O depurador desaprova o recurso de criação de perfil da estrutura a partir da versão 2.11 e 2.0. TensorFlow PyTorch Você ainda pode usar o atributo nas versões anteriores das estruturas e dos SDKs da seguinte maneira.
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SageMaker SDK para Python <= v2.130.0
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PyTorch >= v1.6.0, < v2.0
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TensorFlow >= v2.3.1, < v2.11
Com a descontinuação, o SageMaker Debugger também interrompe o suporte aos três seguintes para criação de perfil de estrutura. ProfilerRules
21 de fevereiro de 2023
Outras alterações
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A guia de relatório do XGBoost foi removida do painel do profiler do SageMaker Debugger. Você ainda pode acessar o relatório do XGBoost baixando-o como um caderno Jupyter ou um arquivo HTML. Para obter mais informações, consulte o relatório de treinamento do SageMaker Debugger XGBoost.
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A partir desta versão, as regras integradas do profiler não são ativadas por padrão. Para usar as regras do SageMaker Debugger Profiler para detectar determinados problemas computacionais, você precisa adicionar as regras ao configurar um iniciador de tarefas de treinamento. SageMaker
1º de dezembro de 2020
O Amazon SageMaker Debugger lançou recursos profundos de criação de perfil no re:Invent 2020.
3 de dezembro de 2019
O Amazon SageMaker Debugger foi lançado inicialmente no re:Invent 2019.
