Amazon のデバッグ機能に関するリリースノート SageMaker

Amazon のデバッグ機能の最新の更新を追跡するには、次のリリースノートを参照してください SageMaker。

2023 年 12 月 21 日

新しい特徴

リモートデバッグ機能をリリースしました。 SageMaker これは、トレーニングコンテナへのシェルレベルのアクセスを提供する の新しいデバッグ機能です。このリリースでは、 SageMaker ML インスタンスで実行されているジョブコンテナにログインすることで、トレーニングジョブをデバッグできます。詳細については、「によるリモートデバッグ AWS Systems Manager 用のトレーニングコンテナへのアクセス」を参照してください。

2023 年 9 月 7 日

新しい特徴

get_app_url() という関数を提供する新しいユーティリティモジュール sagemaker.interactive_apps.tensorboard.TensorBoardApp が追加されました。このget_app_url()関数は、署名なしまたは署名付きを生成URLsして、 SageMaker または Amazon の任意の環境で TensorBoard アプリケーションを開きますEC2。これは、Studio Classic ユーザーと非 Studio Classic ユーザーの両方に統一されたエクスペリエンスを提供するためです。Studio Classic 環境では、 get_app_url()関数をそのまま実行 TensorBoard して を開くことも、 TensorBoard アプリケーションが開いたときに追跡を開始するジョブ名を指定することもできます。Studio Classic 以外の環境では、 ユーティリティ関数にドメイン情報を提供 TensorBoard することで を開くことができます。この機能を使用すると、トレーニングコードを実行してトレーニングジョブを起動する場所や方法に関係なく、Jupyter ノートブックまたはターミナルで get_app_url関数を実行する TensorBoard ことで、 に直接アクセスできます。この機能は SageMaker Python v2.184.0 SDK 以降で使用できます。詳細については、「での TensorBoard アプリケーションへのアクセス SageMaker」を参照してください。

2023 年 4 月 4 日

新しい特徴

SageMaker でホストする機能 TensorBoardである TensorBoard でリリースされました SageMaker。 TensorBoard は SageMaker ドメインを介してアプリケーションとして利用でき SageMaker、トレーニングプラットフォームは S3 への TensorBoard 出力データ収集をサポートし、 TensorBoard でホストされている に自動的にロードします SageMaker。この機能を使用すると、 で TensorBoard サマリーライターを使用してセットアップされたトレーニングジョブを実行し SageMaker、出力ファイルを Amazon S3 に保存 TensorBoardし、コンソールから直接 TensorBoard SageMakerアプリケーションを開き、ホストされた TensorBoard インターフェイスに実装された SageMaker Data Manager プラグインを使用して出力ファイルをロードできます。またはローカルマシンに TensorBoard 手動でインストールしてローカルに SageMaker IDEsホストする必要はありません。詳細については、「TensorBoard Amazon で SageMaker」を参照してください。

2023 年 3 月 16 日

廃止に関するメモ

SageMaker デバッガーは、 TensorFlow 2.11 および PyTorch 2.0 以降、フレームワークプロファイリング機能を廃止します。この機能は、以前のバージョンのフレームワークでも、SDKs次のように使用できます。

• SageMaker Python SDK <= v2.130.0

• PyTorch >= v1.6.0、< v2.0

• TensorFlow >= v2.3.1、< v2.11

非推奨の場合、 SageMaker Debugger はフレームワークプロファイリングProfilerRulesに関する以下の 3 つのサポートも中止します。

• MaxInitializationTime

• OverallFrameworkMetrics

• StepOutlier

2023 年 2 月 21 日

その他の変更

• XGBoost レポートタブが SageMaker デバッガーのプロファイラーダッシュボードから削除されました。Jupyter ノートブックまたはHTMLファイルとしてダウンロードしてXGBoost、レポートにアクセスできます。詳細については、SageMaker 「デバッガーXGBoostトレーニングレポート」を参照してください。

• このリリース以降、ビルトインのプロファイラールールはデフォルトでは有効になっていません。 SageMaker デバッガープロファイラールールを使用して特定の計算上の問題を検出するには、 SageMaker トレーニングジョブランチャーを設定するときにルールを追加する必要があります。

2020 年 12 月 1 日

Amazon SageMaker Debugger は re:Invent 2020 でディーププロファイリング機能を開始しました。

2019 年 12 月 3 日

Amazon SageMaker Debugger は、re:Invent 2019 で最初に起動されました。