投稿日: Apr 27, 2023
本日 AWS は、ホストされた TensorBoard 体験を提供する Amazon SageMaker with TensorBoard の一般提供を開始しました。今回のローンチで、TensorBoard を使用して Amazon SageMaker トレーニングジョブにおけるモデルの収束の問題を可視化およびデバッグできるようになりました。
TensorBoard は、データサイエンティストがよく使用する可観測性ツールです。モデルの精度を追跡したり、トレーニングや検証のセットの損失をログに記録したりします。この機能により、データサイエンティストはモデルアーキテクチャを可視化でき、検証損失が収束しない、勾配が消失するなどの収束の問題を特定および修正できます。結果、開発時間を節約できます。さらに、この機能の利用と管理は Amazon SageMaker Python SDK で自動化されています。ホストされた体験として TensorBoard を提供しているので、データサイエンティストは TensorBoard ログデータに対する最適化された S3 読み取りアクセスを行えます。TensorBoard を手動でインストールして設定する必要はありません。
ml.r5.large インスタンスタイプを使用する Amazon SageMaker with TensorBoard を提供中のリージョンは、米国東部 (オハイオ)、米国東部 (バージニア北部)、米国西部 (オレゴン)、欧州 (フランクフルト)、欧州 (アイルランド) です。これからの 2 か月間は、SageMaker のすべてのお客様に SageMaker with TensorBoard を無料で提供します。 2 か月経過後に適用される料金については、こちらを参照してください。
詳細については、こちらのドキュメントのページを参照してください。