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

Execution inputs as container arguments for processing jobs

Đang mở
#197 6 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub
Ngôn ngữ chính
Python
Star
299
Fork
84
Chỉ số merge pull request
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Mô tả

I'm trying to use execution inputs as container arguements for my processing job:

```
execution_input = ExecutionInput(
schema={
"IngestaJobName": str,
"PreprocessingJobName": str,
"InferenceJobName": str,
"Fecha": str,
}
)
```

```
#Call step
ingesta_step = ProcessingStep(
inference_config["ingesta_step_name"],
processor=ingesta_processor,
job_name=execution_input['IngestaJobName'],
inputs=inputs_ingesta,
outputs=outputs_ingesta,
container_arguments=["--fecha", "$$.Execution.Input['Fecha']"],
container_entrypoint=["python3", "/opt/ml/processing/input/code/"+inference_config["ingesta_function"]],
)
```

I've also tried to replace container_arguments for `["--fecha", execution_input["Fecha"]] `

But in both cases it doesn't work.

### Use Case

When I lunch a new execution of my state machine, it would be useful to get some execution inputs as a container argument in order to define some parameters of intereset that will be define the behaviour of the step directly by the execution input without updating the state machine definition

---

This is a :rocket: Feature Request

Hướng dẫn đóng góp

Mở hướng dẫn đóng góp

Hướng nghiên cứu

Start by tracing the ProcessingStep container_arguments entry point and how ExecutionInput values are represented in the SDK. Reproduce the supplied processing-job example, then inspect the related implementation and tests if available. Done means an execution input can reach the processing container as an argument without changing the state machine definition.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Đánh giá

Công nghệ
aws, python
Lĩnh vực
cloud, machine-learning
Loại issue
Tính năng
Độ khó
4/5
Thời gian dự kiến
3-5 ngày
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức phù hợp với người mới
35/100

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.