aws / aws/sagemaker-python-sdk

Something like a .sagemakerignore file option to allow for skipping of certain directories when creating source tar

Offen
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component: pysdk-team type: feature request
Vorherrschende Sprache
Python
Sterne
2.3k
Forks
1.3k
Ø Merge
1 T. 22 Std.
Gemergte PRs (30 T.)
35

Beschreibung

**Describe the feature you'd like**
Similar to how in Docker there is a .dockerignore file which works like a .gitignore file, It would be great if there was a .sagemakerignore file so that any directories listed in that file would be skipped when making the tar file. I believe it would be a simple change here: https://github.com/aws/sagemaker-python-sdk/blob/744724b01bcdc3f451c9b73c34c947e12d6a8e2a/src/sagemaker/fw_utils.py#L486
Basically adding a few lines that check for the existence of a .sagemakerignore file in the directory of the `directory` variable, if it exists, and then skipping anything listed out in that file.

**How would this feature be used? Please describe.**
This would be useful to reduce the size of the source tar file which would allow a person to speed up sagemaker build creation without the need to restructure their code, if they have big files in the source directory that they don't commit to other things like git and docker, so they don't want it put into the sagemaker tarball

**Describe alternatives you've considered**
An alternative is not doing it

**Additional context**
I don't mind writing the code to do this but wanted to check in that this was something that would be accepted if I make a PR for it?

Beitragsleitfaden

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Rechercherichtung

Beginnen Sie in src/sagemaker/fw_utils.py bei etwa Zeile 486, wo das Quell-tar erstellt wird, und untersuchen Sie, wie die Verzeichnisinhalte ausgewählt werden. Bestätigen Sie das im Issue erwartete Verhalten von .sagemakerignore und überprüfen Sie anschließend, dass aufgelistete Verzeichnisse aus dem resultierenden tar weggelassen werden, während andere Quelldateien weiterhin enthalten sind.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
python
Bereich
build-system, machine-learning
Issue-Typ
Feature
Schwierigkeit
3/5
Geschätzter Aufwand
1-2 Tage
Aktivitätsstatus
Ruhig
Klarheit
Größtenteils klar
Anfängerfreundlichkeit
62/100

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