TensorBoard dans Amazon SageMaker AI - Amazon SageMaker AI

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TensorBoard dans Amazon SageMaker AI

Amazon SageMaker AI avec TensorBoard est une fonctionnalité d’Amazon SageMaker AI qui intègre les outils de visualisation de TensorBoard à SageMaker AI, avec l’entraînement et le domaine SageMaker. Il fournit des options pour administrer votre compte AWS et les utilisateurs appartenant au compte via le domaine SageMaker AI, pour permettre aux utilisateurs du domaine d’accéder aux données TensorBoard avec les autorisations appropriées pour Amazon S3 et pour aider les utilisateurs du domaine à effectuer des tâches de débogage de modèles à l’aide des plug-ins de visualisation TensorBoard. SageMaker AI avec TensorBoard est complété par le plug-in SageMaker AI Data Manager, grâce auquel les utilisateurs de domaine peuvent accéder à un certain nombre de tâches d’entraînement en un seul endroit dans l’application TensorBoard.

Note

Cette fonctionnalité est destinée au débogage de l’entraînement de modèles de deep learning à l’aide de PyTorch ou TensorFlow.

Pour les scientifiques des données

L’entraînement de grands modèles peut poser des problèmes scientifiques que les scientifiques des données doivent déboguer et résoudre afin d’améliorer la convergence des modèles et de stabiliser les processus de descente de gradient.

Lorsque vous rencontrez des problèmes d’entraînement des modèles, tels que la convergence de pertes ou la disparition ou l’explosion de poids et de gradients, vous devez accéder aux données tensorielles pour approfondir et analyser les paramètres du modèle, les scalaires et toute métrique personnalisée. En utilisant SageMaker AI avec TensorBoard, vous pouvez visualiser les tenseurs de sortie du modèle extraits des tâches d’entraînement. Lorsque vous testez différents modèles, plusieurs cycles d’entraînement et les hyperparamètres du modèle, vous pouvez sélectionner plusieurs tâches d’entraînement dans TensorBoard et les comparer en un seul endroit.

Pour les administrateurs

Sur la page d’accueil de TensorBoard dans la console SageMaker AI ou le domaine SageMaker AI, vous pouvez gérer les utilisateurs de l’application TensorBoard si vous êtes administrateur d’un compte AWS ou d’un domaine SageMaker AI. Chaque utilisateur de domaine peut accéder à sa propre application TensorBoard avec les autorisations accordées. En tant qu’administrateur de domaine et utilisateur de domaine SageMaker AI, vous pouvez créer et supprimer l’application TensorBoard en fonction du niveau d’autorisation dont vous disposez.

Note

Vous ne pouvez pas partager l’application TensorBoard à des fins de collaboration, car le domaine SageMaker AI n’autorise pas le partage d’applications entre utilisateurs. Les utilisateurs peuvent partager les tenseurs de sortie enregistrés dans un compartiment S3, s’ils ont accès au compartiment.

Cadres et Régions AWS pris en charge

L’application TensorBoard dans SageMaker AI est disponible pour les infrastructures de machine learning et les Régions AWS suivants.

Cadres
  • PyTorch

  • TensorFlow

  • Hugging Face Transformers

Régions AWS
  • USA Est (Virginie du Nord) (us-east-1)

  • USA Est (Ohio) (us-east-2)

  • USA Ouest (Oregon) (us-west-2)

  • Europe (Francfort) (eu-central-1)

  • Europe (Irlande) (eu-west-1)

Note

Amazon SageMaker AI avec TensorBoard s’exécute sur une instance ml.r5.large et encourt des frais après le niveau gratuit de SageMaker AI ou la période d’essai gratuite de la fonctionnalité. Pour plus d’informations, consultez Tarification d’Amazon SageMaker AI.