Ouverture de TensorBoard à l’aide du module sagemaker.interactive_apps.tensorboard

Le module sagemaker.interactive_apps.tensorboard fournit une fonction appelée get_app_url qui génère des URL non signées ou présignées pour ouvrir l’application TensorBoard dans n’importe quel environnement de SageMaker AI ou Amazon EC2. Cela permet de fournir une expérience unifiée aux utilisateurs et aux non-utilisateurs de Studio Classic. Pour l’environnement Studio, vous pouvez ouvrir TensorBoard en exécutant la fonction get_app_url() telle quelle, ou vous pouvez également spécifier un nom de tâche pour démarrer le suivi lorsque l’application TensorBoard s’ouvre. Pour les environnements autres que Studio Classic, vous pouvez ouvrir TensorBoard en fournissant votre domaine et les informations de votre profil utilisateur à la fonction utilitaire. Grâce à cette fonctionnalité, quels que soient l’endroit ou la manière dont vous exécutez le code d’entraînement et lancez les tâches d’entraînement, vous pouvez accéder directement à TensorBoard en exécutant la fonction get_app_url dans votre bloc-notes ou votre terminal Jupyter.

Option 1 : pour SageMaker AI Studio Classic

Si vous utilisez SageMaker Studio Classic, vous pouvez ouvrir directement l’application TensorBoard ou récupérer une URL non signée en exécutant la fonction get_app_url comme suit. Comme vous êtes déjà dans l’environnement Studio Classic et que vous êtes connecté en tant qu’utilisateur de domaine, get_app_url() génère une URL non signée, car il n’est pas nécessaire de vous authentifier à nouveau.

Pour ouvrir l’application TensorBoard

Le code suivant ouvre automatiquement l’application TensorBoard à partir de l’URL non signée que la fonction get_app_url() renvoie dans le navigateur web par défaut de votre environnement.

from sagemaker.interactive_apps import tensorboard

region = "us-west-2"
app = tensorboard.TensorBoardApp(region)

app.get_app_url(
    training_job_name="your-training_job_name" # Optional. Specify the job name to track a specific training job 
)

Pour récupérer une URL non signée et ouvrir l’application TensorBoard manuellement

Le code suivant imprime une URL non signée que vous pouvez copier dans un navigateur web et ouvrir l’application TensorBoard.

from sagemaker.interactive_apps import tensorboard

region = "us-west-2"
app = tensorboard.TensorBoardApp(region)
print("Navigate to the following URL:")
print(
    app.get_app_url(
        training_job_name="your-training_job_name", # Optional. Specify the name of the job to track.
        open_in_default_web_browser=False           # Set to False to print the URL to terminal.
    )
)

Notez que si vous exécutez les deux exemples de code précédents en dehors de l’environnement SageMaker AI Studio Classic, la fonction renverra une URL vers la page d’accueil de TensorBoard dans la console SageMaker AI, car ces derniers ne contiennent aucune information de connexion à votre domaine ni à votre profil utilisateur. Pour créer une URL présignée, consultez l’option 2 dans la section suivante.

Option 2 : pour les environnements autres que Studio Classic

Si vous utilisez des environnements autres que Studio Classic, tels qu’une instance SageMaker Notebook ou Amazon EC2 et que vous souhaitez ouvrir TensorBoard directement depuis l’environnement dans lequel vous vous trouvez, vous devez générer une URL présignée avec votre domaine et les informations de votre profil utilisateur. Une URL présignée est une URL qui est connectée à Amazon SageMaker Studio Classic lors de la création de l’URL avec votre domaine et votre profil utilisateur et qui donne donc accès à toutes les applications de domaine et à tous les fichiers associés à votre domaine. Pour ouvrir TensorBoard via une URL présignée, utilisez la fonction get_app_url avec votre domaine et le nom de votre profil utilisateur comme suit.

Notez que cette option nécessite que l’utilisateur de domaine dispose de l’autorisation sagemaker:CreatePresignedDomainUrl. Sans autorisation, l’utilisateur de domaine recevra une erreur d’exception.

print(
    app.get_app_url(
        training_job_name="your-training_job_name", # Optional. Specify the name of the job to track.
        create_presigned_domain_url=True,           # Reguired to be set to True for creating a presigned URL.
        domain_id="your-domain-id",                 # Required if creating a presigned URL (create_presigned_domain_url=True).
        user_profile_name="your-user-profile-name", # Required if creating a presigned URL (create_presigned_domain_url=True).
        open_in_default_web_browser=False,          # Optional. Set to False to print the URL to terminal.
        optional_create_presigned_url_kwargs={}     # Optional. Add any additional args for Boto3 create_presigned_domain_url
    )
)

optional_create_presigned_url_kwargs={"ExpiresInSeconds": 1500}

Navigate to the following URL:
https://us-west-2.console.aws.amazon.com/sagemaker/home?region=us-west-2#/tensor-board-landing