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# SageMaker AI에서 TensorBoard 애플리케이션 액세스
<a name="debugger-htb-access-tb"></a>

두 가지 방법으로 TensorBoard에 접근할 수 있습니다. 하나는 서명되지 않았거나 미리 서명된 URL을 생성하는 `sagemaker.interactive_apps.tensorboard` 모듈을 프로그래밍 방식으로 사용하는 것이고, 다른 하나는 SageMaker AI 콘솔의 TensorBoard 랜딩 페이지를 사용하는 것입니다. TensorBoard를 열면 SageMaker AI는 TensorBoard 플러그인을 실행하고 TensorBoard 호환 파일 형식의 모든 훈련 작업 출력 데이터를 자동으로 찾습니다.

**Topics**
+ [`sagemaker.interactive_apps.tensorboard` 모듈을 사용하여 TensorBoard 열기](debugger-htb-access-tb-url.md)
+ [`get_app_url` 함수를 `estimator` 클래스 메서드로 사용하여 TensorBoard 열기](debugger-htb-access-tb-get-app-url-estimator-method.md)
+ [SageMaker AI 콘솔을 통해 TensorBoard 열기](debugger-htb-access-tb-console.md)

# `sagemaker.interactive_apps.tensorboard` 모듈을 사용하여 TensorBoard 열기
<a name="debugger-htb-access-tb-url"></a>

`sagemaker.interactive_apps.tensorboard` 모듈은 SageMaker AI 또는 Amazon EC2의 모든 환경에서 TensorBoard 애플리케이션을 열 수 있도록 서명되지 않았거나 미리 서명된 URL을 생성하는 `get_app_url`라 불리는 함수를 제공합니다. 이는 Studio Classic 사용자와 Studio Classic이 아닌 사용자 모두에게 통합된 환경을 제공하기 위한 것입니다. Studio 환경에서는 `get_app_url()` 함수를 있는 그대로 실행하여 TensorBoard를 열 수도 있고, TensorBoard 애플리케이션이 열릴 때 추적을 시작할 작업 이름을 지정할 수도 있습니다. Studio Classic이 아닌 환경에서는 유틸리티 함수에 도메인 및 사용자 프로필 정보를 제공하여 TensorBoard를 열 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 훈련 코드를 실행하고 훈련 작업을 시작하는 위치 또는 방법에 관계없이 Jupyter notebook 또는 터미널에서 `get_app_url` 함수를 실행하여 TensorBoard에 직접 액세스할 수 있습니다.

**참고**  
이 기능은 SageMaker Python SDK v2.184.0 이상에서 사용할 수 있습니다. 이 기능을 사용하려면 `pip install sagemaker --upgrade`를 실행하여 SDK를 업그레이드해야 합니다.

**Topics**
+ [옵션 1: SageMaker AI Studio Classic용](#debugger-htb-access-tb-url-unsigned)
+ [옵션 2: Studio Classic이 아닌 환경용](#debugger-htb-access-tb-url-presigned)

## 옵션 1: SageMaker AI Studio Classic용
<a name="debugger-htb-access-tb-url-unsigned"></a>

SageMaker Studio Classic을 사용하는 경우 다음과 같이 `get_app_url` 함수를 실행하여 TensorBoard 애플리케이션을 직접 열거나 서명되지 않은 URL을 검색할 수 있습니다. 이미 Studio Classic 환경에 있고 도메인 사용자로 로그인했으면 다시 인증할 필요가 없으므로 `get_app_url()`이 서명되지 않은 URL을 생성합니다.

**TensorBoard 애플리케이션을 열려면** 

다음 코드는 `get_app_url()` 함수가 사용자 환경의 기본 웹 브라우저에 반환하는 서명되지 않은 URL로 TensorBoard 애플리케이션을 자동으로 엽니다.

```
from sagemaker.interactive_apps import tensorboard

region = "us-west-2"
app = tensorboard.TensorBoardApp(region)

app.get_app_url(
    training_job_name="your-training_job_name" # Optional. Specify the job name to track a specific training job 
)
```

**서명되지 않은 URL을 검색하고 TensorBoard 애플리케이션을 수동으로 열려면**

다음 코드는 웹 브라우저에 복사하여 TensorBoard 애플리케이션을 열 수 있는 서명되지 않은 URL을 인쇄합니다.

```
from sagemaker.interactive_apps import tensorboard

region = "us-west-2"
app = tensorboard.TensorBoardApp(region)
print("Navigate to the following URL:")
print(
    app.get_app_url(
        training_job_name="your-training_job_name", # Optional. Specify the name of the job to track.
        open_in_default_web_browser=False           # Set to False to print the URL to terminal.
    )
)
```

참고로, 위의 두 코드 샘플을 SageMaker AI Studio Classic 환경 외부에서 실행하면 이 함수는 SageMaker AI 콘솔의 TensorBoard 랜딩 페이지로 URL을 반환합니다. 이 페이지에는 도메인 및 사용자 프로필에 대한 로그인 정보가 없기 때문입니다. 미리 서명된 URL을 만들려면 다음 섹션의 옵션 2를 참조하세요.

## 옵션 2: Studio Classic이 아닌 환경용
<a name="debugger-htb-access-tb-url-presigned"></a>

SageMaker Notebook 인스턴스 또는 Amazon EC2와 같은 Studio Classic이 아닌 환경을 사용하고 있고 현재의 환경에서 TensorBoard를 직접 열려면 도메인 및 사용자 프로필 정보가 미리 서명된 URL을 생성해야 합니다. *미리 서명된* URL은 URL이 도메인 및 사용자 프로필로 생성되는 동안 Amazon SageMaker Studio Classic에 로그인되어 도메인과 관련된 모든 도메인 애플리케이션 및 파일에 대한 액세스 권한이 부여되는 URL입니다. 미리 서명된 URL을 통해 TensorBoard를 열려면 다음과 같이 도메인 및 사용자 프로필 이름과 함께 `get_app_url` 함수를 사용합니다.

참고로 이 옵션을 사용하려면 도메인 사용자에게 `sagemaker:CreatePresignedDomainUrl` 권한이 있어야 합니다. 권한이 없으면 도메인 사용자에게 예외 오류가 발생합니다.

**중요**  
미리 서명된 URL은 공유하지 마세요. 이 `get_app_url` 함수는 미리 서명된 URL을 생성하여 도메인 및 사용자 프로필로 자동 인증하고 도메인과 관련된 모든 애플리케이션과 파일에 액세스할 수 있게 합니다.

```
print(
    app.get_app_url(
        training_job_name="your-training_job_name", # Optional. Specify the name of the job to track.
        create_presigned_domain_url=True,           # Reguired to be set to True for creating a presigned URL.
        domain_id="your-domain-id",                 # Required if creating a presigned URL (create_presigned_domain_url=True).
        user_profile_name="your-user-profile-name", # Required if creating a presigned URL (create_presigned_domain_url=True).
        open_in_default_web_browser=False,          # Optional. Set to False to print the URL to terminal.
        optional_create_presigned_url_kwargs={}     # Optional. Add any additional args for Boto3 create_presigned_domain_url
    )
)
```

**작은 정보**  
`get_app_url` 함수는 백엔드의 AWS SDK for Python (Boto3) 에서 [https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/sagemaker/client/create_presigned_domain_url.html](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/sagemaker/client/create_presigned_domain_url.html) API를 실행합니다. Boto3 `create_presigned_domain_url` API는 기본적으로 300초 후에 만료되는 미리 서명된 도메인 URL을 생성하므로 미리 서명된 TensorBoard 애플리케이션 URL도 300초 후에 만료됩니다. 만료 시간을 연장하려면 다음과 같이 `ExpiresInSeconds` 인수를 `get_app_url` 함수의 `optional_create_presigned_url_kwargs` 인수에 전달합니다.  

```
optional_create_presigned_url_kwargs={"ExpiresInSeconds": 1500}
```

**참고**  
`get_app_url`의 인수로 전달된 일체의 입력이 유효하지 않은 경우 함수는 TensorBoard 애플리케이션을 여는 대신 TensorBoard 랜딩 페이지에 URL을 출력합니다. 출력 메시지는 다음과 비슷합니다.  

```
Navigate to the following URL:
https://us-west-2.console.aws.amazon.com/sagemaker/home?region=us-west-2#/tensor-board-landing
```

# `get_app_url` 함수를 `estimator` 클래스 메서드로 사용하여 TensorBoard 열기
<a name="debugger-htb-access-tb-get-app-url-estimator-method"></a>

SageMaker Python SDK의 `estimator` 클래스를 사용하여 훈련 작업을 실행 중이고 `estimator` 클래스의 활성 객체가 있는 경우 `estimator` 클래스의 [클래스 메서드로 `get_app_url` 함수](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/estimators.html#sagemaker.estimator.EstimatorBase.get_app_url)에 접근할 수도 있습니다. 다음과 같이 `get_app_url` 메서드를 실행하여 TensorBoard 애플리케이션을 열거나 서명되지 않은 URL을 검색합니다. `get_app_url` 클래스 메서드는 추정기에서 훈련 작업 이름을 가져와서 지정된 작업이 포함된 TensorBoard 애플리케이션을 엽니다.

**참고**  
이 기능은 SageMaker Python SDK v2.184.0 이상에서 사용할 수 있습니다. 이 기능을 사용하려면 `pip install sagemaker --upgrade`를 실행하여 SDK를 업그레이드해야 합니다.

**Topics**
+ [옵션 1: SageMaker Studio Classic용](#debugger-htb-access-tb-get-app-url-estimator-method-studio)
+ [옵션 2: Studio Classic이 아닌 환경용](#debugger-htb-access-tb-get-app-url-estimator-method-non-studio)

## 옵션 1: SageMaker Studio Classic용
<a name="debugger-htb-access-tb-get-app-url-estimator-method-studio"></a>

**TensorBoard 애플리케이션을 열려면** 

다음 코드는 `get_app_url()` 메서드가 사용자 환경의 기본 웹 브라우저에 반환하는 서명되지 않은 URL로 TensorBoard 애플리케이션을 자동으로 엽니다.

```
estimator.get_app_url(
    app_type=SupportedInteractiveAppTypes.TENSORBOARD # Required.
)
```

**서명되지 않은 URL을 검색하고 TensorBoard 애플리케이션을 수동으로 열려면**

다음 코드는 웹 브라우저에 복사하여 TensorBoard 애플리케이션을 열 수 있는 서명되지 않은 URL을 인쇄합니다.

```
print(
    estimator.get_app_url(
        app_type=SupportedInteractiveAppTypes.TENSORBOARD, # Required.
        open_in_default_web_browser=False, # Optional. Set to False to print the URL to terminal.
    )
)
```

참고로, 위의 두 코드 샘플을 SageMaker AI Studio Classic 환경 외부에서 실행하면 이 함수는 SageMaker AI 콘솔의 TensorBoard 랜딩 페이지로 URL을 반환합니다. 이 페이지에는 도메인 및 사용자 프로필에 대한 로그인 정보가 없기 때문입니다. 미리 서명된 URL을 만들려면 다음 섹션의 옵션 2를 참조하세요.

## 옵션 2: Studio Classic이 아닌 환경용
<a name="debugger-htb-access-tb-get-app-url-estimator-method-non-studio"></a>

SageMaker Notebook 인스턴스 또는 Amazon EC2와 같은 Studio Classic이 아닌 환경을 사용하고 있고 TensorBoard 애플리케이션을 열기 위한 미리 서명된 URL을 생성하려면 다음과 같이 도메인 및 사용자 프로필 정보를 이용하여 `get_app_url` 메서드를 사용하세요.

참고로 이 옵션을 사용하려면 도메인 사용자에게 `sagemaker:CreatePresignedDomainUrl` 권한이 있어야 합니다. 권한이 없으면 도메인 사용자에게 예외 오류가 발생합니다.

**중요**  
미리 서명된 URL은 공유하지 마세요. 이 `get_app_url` 함수는 미리 서명된 URL을 생성하여 도메인 및 사용자 프로필로 자동 인증하고 도메인과 관련된 모든 애플리케이션과 파일에 액세스할 수 있게 합니다.

```
print(
    estimator.get_app_url(
        app_type=SupportedInteractiveAppTypes.TENSORBOARD, # Required
        create_presigned_domain_url=True,           # Reguired to be set to True for creating a presigned URL.
        domain_id="your-domain-id",                 # Required if creating a presigned URL (create_presigned_domain_url=True).
        user_profile_name="your-user-profile-name", # Required if creating a presigned URL (create_presigned_domain_url=True).
        open_in_default_web_browser=False,            # Optional. Set to False to print the URL to terminal.
        optional_create_presigned_url_kwargs={}       # Optional. Add any additional args for Boto3 create_presigned_domain_url
    )
)
```

# SageMaker AI 콘솔을 통해 TensorBoard 열기
<a name="debugger-htb-access-tb-console"></a>

SageMaker AI 콘솔 UI를 사용하여 TensorBoard 애플리케이션을 열 수도 있습니다. SageMaker AI 콘솔을 통해 TensorBoard 애플리케이션을 여는 데는 두 가지 옵션이 있습니다.

**Topics**
+ [옵션 1: 도메인 세부 정보 페이지에서 TensorBoard 실행](#debugger-htb-access-tb-console-domain-detail)
+ [옵션 2: TensorBoard 랜딩 페이지에서 TensorBoard 실행](#debugger-htb-access-tb-console-landing-pg)

## 옵션 1: 도메인 세부 정보 페이지에서 TensorBoard 실행
<a name="debugger-htb-access-tb-console-domain-detail"></a>

**도메인 세부정보 페이지로 이동**

 다음 절차에서는 도메인 세부 정보 페이지로 이동하는 방법을 보여줍니다.

1. [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/)에서 Amazon SageMaker AI 콘솔을 엽니다.

1. 왼쪽 탐색 창에서 **관리자 구성**을 선택합니다.

1. **관리자 구성**에서 **도메인**을 선택합니다.

1. 도메인 목록에서 TensorBoard 애플리케이션을 실행할 도메인을 선택합니다.

**사용자 프로필 애플리케이션 실행**

다음 절차는 사용자 프로필로 범위가 지정된 Studio Classic 애플리케이션을 시작하는 방법을 보여줍니다.

1. 도메인 세부 정보 페이지에서 **사용자 프로필** 탭을 선택합니다.

1. Studio Classic 애플리케이션을 시작하려는 사용자 프로파일을 식별합니다.

1. 선택한 사용자 프로필에 대해 **Launch**(실행)를 선택한 다음 **TensorBoard**를 선택합니다.

## 옵션 2: TensorBoard 랜딩 페이지에서 TensorBoard 실행
<a name="debugger-htb-access-tb-console-landing-pg"></a>

다음 절차에서는 TensorBoard 랜딩 페이지에서 TensorBoard 애플리케이션을 실행하는 방법에 대해 설명합니다.

1. [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/)에서 Amazon SageMaker AI 콘솔을 엽니다.

1. 왼쪽 탐색 창에서 **TensorBoard**를 선택합니다.

1. **시작하기**에서 Studio Classic 애플리케이션을 실행할 도메인을 선택합니다. 사용자 프로파일이 한 도메인에만 속하는 경우 도메인 선택 옵션이 표시되지 않습니다.

1. Studio Classic 애플리케이션을 시작하려는 사용자 프로파일을 선택합니다. 도메인에 사용자 프로필이 없는 경우 **사용자 프로필 생성**을 선택합니다. 자세한 내용은 [Add and Remove User Profiles](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/domain-user-profile-add.html)(사용자 프로파일 추가 및 제거)을 참조하세요.

1. **Open TensorBoard**(TensorBoard 열기)를 선택합니다.

다음 스크린샷은 SageMaker AI 콘솔의 왼쪽 탐색 창에 있는 TensorBoard의 위치와 기본 창의 TensorBoard 랜딩 페이지가 있는 SageMaker AI를 보여줍니다.

![\[TensorBoard 랜딩 페이지\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/sagemaker/latest/dg/images/debugger/htb-landing-page.png)