aws / aws/aws-step-functions-data-science-sdk-python
Feature Request: Improved Support/Documentation for PipelineModel
- Vorherrschende Sprache
- Python
- Sterne
- 299
- Forks
- 84
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Beschreibung
While an example includes use of PipelineModel: https://github.com/aws/aws-step-functions-data-science-sdk-python/blob/main/src/stepfunctions/template/pipeline/inference.py#L128
This is a no-op: https://github.com/aws/aws-step-functions-data-science-sdk-python/blob/main/src/stepfunctions/template/pipeline/inference.py#L142
Setting the parameters property results in no changes to the CreateModel API call.
Instead, this method should be called: https://github.com/aws/aws-step-functions-data-science-sdk-python/blob/master/src/stepfunctions/steps/states.py#L201
which performs the desired update: self.fields[Field.Parameters.value] = params
Overall, while the example should likely be updated and documentation provided on use of PipelineModel, this method of parameter updating feels like a workaround. Ideally, ModelStep could take PipelineModel as input.
Beitragsleitfaden
Rechercherichtung
Beginnen Sie mit dem PipelineModel-Beispiel und der no-op parameters-Eigenschaft in src/stepfunctions/template/pipeline/inference.py und vergleichen Sie sie anschließend mit der Parameteraktualisierung in src/stepfunctions/steps/states.py. Bestimmen Sie die vorgesehene Beziehung zwischen PipelineModel und ModelStep, aktualisieren Sie das Beispiel und die Dokumentation und stellen Sie sicher, dass Parameteränderungen den CreateModel-API-Aufruf beeinflussen.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Tech-Stack
- aws, python
- Bereich
- backend-api-design, machine-learning
- Issue-Typ
- Feature
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Klarheit
- Größtenteils klar
- Anfängerfreundlichkeit
- 30/100