aws / aws/aws-step-functions-data-science-sdk-python
Unable set ModelClientConfig in TransformerStep
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 299
- Forks
- 84
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Descripción
Not sure if this qualifies as a bug or a feature request...
When creating a transform job one can pass a ModelClientConfig containing the invocation timeout and number of retries. See https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTransformJob.html#sagemaker-CreateTransformJob-request-ModelClientConfig
This is implemented in the sagemaker python sdk, you can set `model_client_config` when calling `Transformer.transform`.
There is currently no option to set this in the `TransformerStep`
It should be relatively easy to implement by adding `model_client_config` as a param to the `TransformerStep` and setting `parameters['ModelClientConfig']` to the value passed there.
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This is :bug: Bug Report
Guía de contribución
Línea de trabajo
Comienza por la implementación de TransformerStep y compara el manejo de sus parámetros con Transformer.transform, que ya acepta model_client_config. Confirma cómo el paso construye los parámetros del trabajo de transformación y verifica después que la configuración proporcionada se reenvía como ModelClientConfig y que el comportamiento existente no cambia.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Evaluación
- Stack tecnológico
- aws, python
- Área
- cloud, machine-learning
- Tipo de issue
- Error
- Dificultad
- 2/5
- Tiempo estimado
- 1-3 horas
- Estado de actividad
- Estancado
- Claridad
- Bastante claro
- Aptitud para principiantes
- 45/100