aws / aws/sagemaker-python-sdk
AsyncPredictor fails if name is None, despite it being the default
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- Python
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説明
**Describe the bug**
The `name` argument of the `AsyncPredictor.__init__.py` is optional with default=None
https://github.com/aws/sagemaker-python-sdk/blob/b535ed87ae55fd1020ea1d7c7c9cd7e3a068a683/src/sagemaker/predictor_async.py#L34
But calling `async_predictor.predict(data=...)` requires name to be non-null, i.e.` _upload_data_to_s3 ` calls `name_from_base` on `self.name` which fails if name is None (i.e. the default)
https://github.com/aws/sagemaker-python-sdk/blob/b535ed87ae55fd1020ea1d7c7c9cd7e3a068a683/src/sagemaker/predictor_async.py#L171
**To reproduce**
```
from sagemaker.predictor import Predictor
from sagemaker.predictor_async import AsyncPredictor
predictor = Predictor(endpoint_name=endpoint_name, sagemaker_session=sagemaker_session)
async_predictor = AsyncPredictor(predictor)
result = async_predictor.predict(data=request_body)
```
TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable
**Expected behavior**
The name field of `AsyncPredictor` should have a "non-None" default (a guid, or the endpoint name?)
**System information**
A description of your system. Please provide:
- **SageMaker Python SDK version**: '2.224.2'
- **Framework name (eg. PyTorch) or algorithm (eg. KMeans)**: PyTorch / Triton (custom inference container)
- **Framework version**:
- **Python version**:
- **CPU or GPU**:
- **Custom Docker image (Y/N)**: Y
**Additional context**
Add any other context about the problem here.
コントリビューションガイド
調査の方向性
src/sagemaker/predictor_async.py から始め、特に参照されている行付近の AsyncPredictor.__init__ と _upload_data_to_s3 を確認します。AsyncPredictor(Predictor(...)) と predict(data=...) を使って失敗を再現し、name に適切な None 以外のデフォルト値を決定します。ドキュメント化されたデフォルトパスで報告された TypeError が発生しなくなれば完了です。
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, python
- 領域
- machine-learning
- issue の種類
- バグ
- 難易度
- 2/5
- 見積もり時間
- 1〜3時間
- 活発さ
- 停滞
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 初心者へのやさしさ
- 35/100