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Amazon SageMaker AI 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。
2023 年 12 月 21 日
新しい特徴
SageMaker AI の新しいデバッグ機能であるリモートデバッグ機能をリリースしました。これにより、トレーニングコンテナへのシェルレベルのアクセスが可能になります。このリリースでは、SageMaker AI 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、「リモートデバッグ AWS Systems Manager のために からトレーニングコンテナにアクセスする」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 URL または署名付き URLs を生成して、SageMaker AI または Amazon EC2 の任意の環境で TensorBoard アプリケーションを開きます。これは Studio Classic ユーザーと Studio Classic 以外の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して TensorBoard を開くことも、TensorBoard アプリケーションが開く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、ドメイン情報をユーティリティ関数に提供することで TensorBoard 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 Notebook またはターミナルで get_app_url 関数を実行することで TensorBoard に直接アクセスできます。この機能は SageMaker Python SDK v2.184.0 以降で利用できます。詳細については、「SageMaker AI での TensorBoard アプリケーションへのアクセス」を参照してください。
2023 年 4 月 4 日
新しい特徴
SageMaker AI で TensorBoard をホストする機能である TensorBoard を備えた SageMaker AI をリリースしました。TensorBoard は SageMaker AI ドメインを介してアプリケーションとして利用でき、SageMaker AI 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、SageMaker AI でホストされている TensorBoard に自動的にロードします。この機能を使用すると、SageMaker AI で TensorBoard サマリーライターを使用して設定されたトレーニングジョブを実行し、TensorBoard 出力ファイルを Amazon S3 に保存し、SageMaker AI コンソールから直接 TensorBoard 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 AI 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。TensorBoard を手動でインストールし、SageMaker AI IDEs またはローカルマシンでローカルにホストする必要はありません。詳細については、「Amazon SageMaker AI の TensorBoard 」を参照してください。
2023 年 3 月 16 日
廃止に関するメモ
SageMaker Debugger は TensorFlow 2.11 および PyTorch 2.0 以降のフレームワークプロファイリング機能を廃止します。以前のバージョンのフレームワークおよび SDK では、次のようにこの機能を引き続き使用できます。
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SageMaker Python SDK <= v2.130.0
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PyTorch >= v1.6.0、< v2.0
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TensorFlow >= v2.3.1、< v2.11
廃止に伴い、SageMaker Debugger はフレームワークプロファイリング用の次の 3 つの ProfilerRules のサポートも終了します。
2023 年 2 月 21 日
その他の変更
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XGBoost レポートタブは SageMaker Debugger のプロファイラーダッシュボードから削除されました。XGBoost レポートは Jupyter Notebook または HTML ファイルとしてダウンロードすることで引き続きアクセスできます。詳細については、「SageMaker Debugger XGBoost Training Report」を参照してください。
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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 Debugger 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の設定時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リリースしました。
2019 年 12 月 3 日
Amazon SageMaker Debugger は、re:Invent 2019 で最初にリリースされました。
