게시된 날짜: Apr 27, 2023
오늘 AWS는 호스팅된 TensorBoard 경험을 제공하는 TensorBoard가 포함된 Amazon SageMaker의 정식 버전을 발표했습니다. 이번 출시로 TensorBoard를 사용하여 Amazon SageMaker 훈련 작업에 대한 모델 컨버전스 문제를 시각화하고 디버그할 수 있게 되었습니다.
TensorBoard는 훈련 및 검증 세트에서 모델 정확도와 로그 손실을 추적하기 위해 데이터 과학자가 일반적으로 사용하는 관찰 가능성 도구입니다. 이 기능을 통해 데이터 과학자는 모델 아키텍처를 시각화하여 수렴되지 않는 검증 손실, 소실되는 그래디언트 등의 컨버전스 문제를 식별하고 해결함으로써 개발 시간을 절약할 수 있습니다. 또한 이 기능에 대한 액세스 및 관리는 Amazon SageMaker Python SDK를 사용하여 자동화됩니다. TensorBoard를 호스팅된 경험으로 제공함으로써 데이터 과학자들은 TensorBoard 로그 데이터에 대해 최적화된 S3 읽기 액세스 권한을 얻게 되며 TensorBoard를 수동으로 설치하고 구성할 필요가 없어집니다.
TensorBoard가 포함된 Amazon SageMaker는 미국 동부(오하이오), 미국 동부(버지니아 북부), 미국 서부(오레곤), 유럽(프랑크푸르트) 및 유럽(아일랜드) 리전에서 ml.r5.large 인스턴스 유형을 통해 사용할 수 있습니다. AWS는 향후 2개월 동안 모든 SageMaker 고객에게 TensorBoard가 포함된 SageMaker를 무료로 제공할 예정입니다. 2개월이 지난 후에 적용되는 요금에 대한 정보는 여기를 참조하세요.
자세한 내용은 설명서 페이지에서 확인하세요.