aws / aws/sagemaker-python-sdk
Enable processing and/or memory optimized instances when using sagemaker.remote_function's @remote decorator
- 主要言語
- Python
- スター
- 2.3k
- フォーク
- 1.3k
- 平均マージ
- 1日 22時間
- マージ済み PR(30日)
- 35
説明
**Describe the feature you'd like**
Currently only training instances are allowed when using @remote (from the sagemaker.remote_function module). This module can be used for processing tasks as well, so it would be useful to have more instance types available.
**How would this feature be used? Please describe.**
Using instances with more than 256GB that don't need GPU acceleration for processing tasks. These are only available as Processing instances as far as I know (and are referred as Memory optimized instances there).
**Describe alternatives you've considered**
We can use Sagemaker Processing jobs, and we currently do that. The downside is that local mode is not enabled when using Sagemaker studio, so it can be a little clunky to develop scripts locally before submitting then to a processing task. This is much easier when using @remote, since we can execute code directly without the need of mapping inputs/outputs, etc. Code for local testing and remote execution could be very similar if not identical in this case.
**Additional context**
In case this is not clear, I'm referring to this functionality: https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/train-remote-decorator.html
Link to the instance types available here: https://aws.amazon.com/sagemaker/pricing/
@jmahlik
コントリビューションガイド
調査の方向性
sagemaker.remote_function モジュールとその @remote デコレーターから始め、受け付けられるインスタンスタイプを、issue にリンクされている SageMaker の remote デコレーターのドキュメントと比較します。@remote が処理タスク向けに Processing インスタンスと Memory-Optimized インスタンスをサポートし、既存のトレーニング動作を維持できれば完了です。リポジトリに関連するテストがある場合は、対象を絞ったカバレッジを追加してください。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
評価
- 技術スタック
- aws, machine-learning, python
- 領域
- cloud, machine-learning
- issue の種類
- 機能追加
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 活発さ
- 停滞
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 初心者へのやさしさ
- 38/100