aws / aws/sagemaker-python-sdk

Add output_data property to EstimatorBase class

Đang mở
#1,936 1 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub
contributions welcome type: feature request
Ngôn ngữ chính
Python
Star
2.3k
Fork
1.3k
Merge trung bình
1 ngày 22 giờ
Pull request đã merge (30 ngày)
35

Mô tả

**Describe the feature you'd like**

As documented here:
https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/estimators.html#sagemaker.estimator.EstimatorBase.model_data, the `EstimatorBase` class provides a convenient method to pointing to the model .tar.gz archive location in S3 once `estimator.fit()` has been called.

Additionally to model data, SageMaker provides the ability to generate "output data" (different from "model data") when dumping files during training (e.g. experiment logs) to the directory defined by the environment variable `SM_OUTPUT_DATA_DIR`

Having a similar property in the `EstimatorBase` class, pointing to the output data .tar.gz archive location in S3 would be useful for developers wishing to manipulate that archive. It could be named, for example, `estimator.output_data`

**How would this feature be used? Please describe.**

Example use case:
1. Fit an estimator
2. During training, dump some files of interest to output data dir
3. Files are archived in output.tar.gz by SageMaker after .fit()
4. Access S3 location by using `estimator.output_data` and download output data archive locally.
5. Use output data archive locally, e.g. consult experiment logs

**Describe alternatives you've considered**

Compute the output_data location manually (potentially re-using the `.model_data` property)

Hướng dẫn đóng góp

Mở hướng dẫn đóng góp

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu bằng cách đọc thuộc tính model_data của EstimatorBase và luồng fit() xác định vị trí S3 của output.tar.gz. Theo dõi cách SM_OUTPUT_DATA_DIR được lưu trữ sau khi huấn luyện, sau đó xác minh rằng thuộc tính output_data mới cung cấp vị trí của kho lưu trữ đó sau khi fit() hoàn tất.

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
3/5
Thời gian dự kiến
1-2 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.