aws / aws/aws-step-functions-data-science-sdk-python
Feature Request: Improved Support/Documentation for PipelineModel
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 299
- Forks
- 84
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Descripción
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.
Guía de contribución
Línea de trabajo
Comienza con el ejemplo de PipelineModel y la propiedad no-op parameters en src/stepfunctions/template/pipeline/inference.py; después, compáralos con la actualización de parámetros en src/stepfunctions/steps/states.py. Determina la relación prevista entre PipelineModel y ModelStep, actualiza el ejemplo y la documentación, y asegúrate de que los cambios en los parámetros afecten a la llamada a la API de CreateModel.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Evaluación
- Stack tecnológico
- aws, python
- Área
- backend-api-design, machine-learning
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Estado de actividad
- Estancado
- Claridad
- Bastante claro
- Aptitud para principiantes
- 30/100