aws / aws/aws-step-functions-data-science-sdk-python
Unable set ModelClientConfig in TransformerStep
- 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.
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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