Amazon의 프로파일링 기능에 대한 릴리스 노트 SageMaker

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

2024년 3월 21일

통화 업데이트

SageMaker 프로파일러는 PyTorch v2.2.0, v2.1.0, v2.0.1에 대한 지원을 추가했습니다.

AWS 프로파일러와 함께 SageMaker 사전 설치된 Deep Learning Containers

SageMaker 프로파일러는 다음 AWS Deep Learning Containers에 패키지로 제공됩니다.

• SageMaker v2.2.0용 프레임워크 컨테이너 PyTorch

• SageMaker v2.1.0용 프레임워크 컨테이너 PyTorch

• SageMaker v2.0.1용 프레임워크 컨테이너 PyTorch

2023년 12월 14일

통화 업데이트

SageMaker 프로파일러는 v2.13.0에 대한 TensorFlow 지원을 추가했습니다.

주요 변경사항

이번 릴리스에는 주요 변경 사항이 포함되어 있습니다. SageMaker 프로파일러 Python 패키지 이름이 에서 로 smppy 변경되었습니다. smprof 다음 섹션에 TensorFlow 나열된 최신 SageMaker 프레임워크 컨테이너를 사용하기 시작하면서 이전 버전의 패키지를 사용하고 있다면, 교육 스크립트의 import 문에서 패키지 이름을 smprof 에서 smppy to 로 업데이트해야 합니다.

AWS 프로파일러와 함께 SageMaker 사전 설치된 Deep Learning Containers

SageMaker 프로파일러는 다음 AWS Deep Learning Containers에 패키지로 제공됩니다.

• SageMaker v2.13.0용 프레임워크 컨테이너 TensorFlow

• SageMaker v2.12.0용 프레임워크 컨테이너 TensorFlow

TensorFlow v2.11.0과 같은 이전 버전의 프레임워크 컨테이너를 사용하는 경우에도 Profiler SageMaker Python 패키지를 계속 사용할 수 있습니다. smppy 어떤 버전이나 패키지 이름을 사용해야 하는지 확실하지 않은 경우 SageMaker 프로파일러 패키지의 import 문을 다음 코드 스니펫으로 바꾸십시오.

try:
    import smprof 
except ImportError:
    # backward-compatability for TF 2.11 and PT 1.13.1 images
    import smppy as smprof

2023년 8월 24일

새로운 기능

딥 러닝 모델을 교육하면서 프로비저닝된 컴퓨팅 리소스를 심층적으로 분석하고 운영 수준의 SageMaker 세부 정보를 파악할 수 있는 프로파일링 및 시각화 기능인 Amazon SageMaker Profiler를 출시했습니다. SageMaker 프로파일러는 스크립트 전체에 PyTorch 주석을 추가하거나 스크립트를 TensorFlow 학습시키고 프로파일러를 활성화하기 위한 Python 모듈 (smppy) 을 제공합니다. SageMaker SageMakerPython SDK 및 AWS Deep Learning Containers를 통해 모듈에 액세스할 수 있습니다. SageMaker Profiler Python 모듈로 실행되는 모든 작업의 경우 요약 대시보드와 자세한 타임라인을 제공하는 SageMaker Profiler UI 애플리케이션에서 프로필 데이터를 로드할 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon SageMaker 프로파일러를 사용하여 컴퓨팅 리소스의 활동을 프로파일링할 수 있습니다 AWS . 섹션을 참조하세요.

SageMaker Profiler Python 패키지의 이번 릴리스는 및 를 위한 PyTorch 다음 SageMaker 프레임워크 컨테이너에 통합되었습니다. TensorFlow

• PyTorch v2.0.0

• PyTorch v1.13.1

• TensorFlow v2.12.0

• TensorFlow v2.11.0