Amazon의 디버깅 기능에 대한 릴리스 노트 SageMaker

SageMakerAmazon의 디버깅 기능에 대한 최신 업데이트를 추적하려면 다음 릴리스 노트를 참조하십시오.

2023년 12월 21일

새로운 기능

교육 컨테이너에 대한 셸 수준의 액세스를 SageMaker 제공하는 새로운 디버깅 기능인 원격 디버깅 기능을 출시했습니다. 이번 릴리스에서는 ML 인스턴스에서 실행되는 작업 컨테이너에 로그인하여 교육 작업을 디버깅할 수 있습니다. SageMaker 자세한 내용은 원격 디버깅을 AWS Systems Manager 위해 교육 컨테이너에 액세스를 참조하세요.

2023년 9월 7일

새로운 기능

get_app_url()이라는 함수를 제공하는 새 유틸리티 모듈 sagemaker.interactive_apps.tensorboard.TensorBoardApp이 추가되었습니다. 이 get_app_url() 함수는 서명되지 않았거나 미리 서명된 URL을 생성하여 Amazon SageMaker EC2의 모든 환경에서 TensorBoard 애플리케이션을 엽니다. 이는 스튜디오 클래식 사용자와 Studio Classic을 사용하지 않는 사용자 모두에게 통합된 환경을 제공하기 위한 것입니다. Studio Classic 환경의 경우 get_app_url() 함수를 그대로 TensorBoard 실행하여 열거나 TensorBoard 응용 프로그램이 열릴 때 추적을 시작할 작업 이름을 지정할 수도 있습니다. Studio Classic이 아닌 환경의 경우 유틸리티 함수에 도메인 정보를 TensorBoard 제공하여 열 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 교육 코드를 실행하고 교육 작업을 시작하는 위치 또는 방법에 관계없이 Jupyter 노트북 또는 터미널에서 get_app_url 함수를 TensorBoard 실행하여 직접 액세스할 수 있습니다. 이 기능은 SageMaker Python SDK v2.184.0 이상에서 사용할 수 있습니다. 자세한 설명은 액세스 TensorBoard 방법: SageMaker 섹션을 참조하세요.

2023년 4월 4일

새로운 기능

에서 호스팅하는 기능과 SageMaker 함께 TensorBoard 출시되었습니다. TensorBoard SageMaker TensorBoard SageMaker 도메인을 통해 애플리케이션으로 사용할 수 있으며, SageMaker 교육 플랫폼은 TensorBoard 출력 데이터를 S3로 수집하여 TensorBoard 호스팅에 자동으로 로드할 수 있도록 지원합니다 SageMaker. 이 기능을 사용하면 TensorBoard 요약 작성자와 함께 설정된 교육 작업을 실행하고 SageMaker, Amazon S3에 TensorBoard 출력 파일을 저장하고, SageMaker 콘솔에서 직접 TensorBoard 애플리케이션을 열고, 호스팅된 TensorBoard 인터페이스에 구현된 SageMaker Data Manager 플러그인을 사용하여 출력 파일을 로드할 수 있습니다. TensorBoard 수동으로 설치하고 SageMaker IDE 또는 로컬 컴퓨터에 로컬로 호스팅할 필요가 없습니다. 자세한 내용은 Amazon에서 교육 작업을 디버깅하고 분석하는 TensorBoard 데 사용합니다. SageMaker 를 참조하세요.

2023년 3월 16일

사용 중단 참고 사항

SageMaker 디버거는 2.11 및 2.0부터 프레임워크 프로파일링 기능을 더 이상 사용하지 않습니다. TensorFlow PyTorch 이전 버전의 프레임워크 및 SDK에서는 다음과 같이 이 기능을 계속 사용할 수 있습니다.

• SageMaker Python SDK <= v2.130.0

• PyTorch >= v1.6.0, < v2.0

• TensorFlow >= v2.3.1, < v2.11

디버거 ( SageMaker Debugger) 는 지원 중단과 함께 프레임워크 프로파일링에 대한 다음 세 가지에 대한 지원도 중단합니다. ProfilerRules

• MaxInitializationTime

• OverallFrameworkMetrics

• StepOutlier

2023년 2월 21일

기타 변경사항

• 디버거 프로파일러 대시보드에서 XGBoost 보고서 탭이 제거되었습니다. SageMaker XGBoost 보고서를 Jupyter 노트북이나 HTML 파일로 다운로드하여 계속 액세스할 수 있습니다. 자세한 내용은 디버거 XGBoost 교육 보고서를 참조하십시오SageMaker .

• 이번 릴리스부터 기본 제공 프로파일러 규칙은 기본적으로 활성화되지 않습니다. SageMaker 디버거 프로파일러 규칙을 사용하여 특정 계산 문제를 탐지하려면 교육 작업 시작 관리자를 구성할 때 규칙을 추가해야 합니다. SageMaker

2020년 12월 1일

아마존 SageMaker 디버거는 re:Invent 2020에서 딥 프로파일링 기능을 출시했습니다.

2019년 12월 3일

아마존 SageMaker 디버거는 2019년 re:Invent 2019에서 처음 출시되었습니다.