aws / aws/aws-step-functions-data-science-sdk-python
Add `deploy_instance_count` and `deploy_instance_type` to `TrainingPipeline`
未关闭
enhancement
- 主要语言
- Python
- 星标
- 299
- 派生
- 84
- PR 合并指标
- 30 天内没有已合并 PR
描述
Currently, [TrainingPipeline](https://github.com/aws/aws-step-functions-data-science-sdk-python/blob/b45b282592041d3c355f7cef492798bc3bf5415a/src/stepfunctions/template/pipeline/train.py#L95) uses the same instance type and count for both train and deploy.
Different instance types and counts are desirable to address the different profiles for each workload.
贡献指南
调研方向
从 src/stepfunctions/template/pipeline/train.py 开始,重点查看 issue 中链接的 TrainingPipeline 定义。跟踪当前实例类型和数量如何应用于训练和部署,然后确定分别配置 deploy 值的位置。完成的标准是 TrainingPipeline 接受 deploy_instance_count 和 deploy_instance_type,并独立于训练设置使用它们。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
评估
- 技术栈
- aws, python
- 领域
- cloud, machine-learning
- Issue 类型
- 功能
- 难度
- 3/5
- 预计耗时
- 1-2 天
- 活跃度
- 停滞
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 新手友好度
- 45/100