aws / aws/aws-step-functions-data-science-sdk-python

Unable set ModelClientConfig in TransformerStep

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enhancement
Langage dominant
Python
Étoiles
299
Forks
84
Métriques de merge des PR
Aucune PR mergée en 30 j

Description

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.

---

This is :bug: Bug Report

Guide de contribution

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Piste de recherche

Commencez par l’implémentation de TransformerStep et comparez la gestion de ses paramètres avec celle de Transformer.transform, qui accepte déjà model_client_config. Vérifiez comment l’étape construit les paramètres du travail de transformation, puis vérifiez que la configuration fournie est transmise en tant que ModelClientConfig et que le comportement existant reste inchangé.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Évaluation

Stack technique
aws, python
Domaine
cloud, machine-learning
Type d'issue
Bug
Difficulté
2/5
Temps estimé
1-3 heures
Activité
À l'abandon
Clarté
Plutôt claire
Accessibilité débutants
45/100

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