aws / aws/sagemaker-python-sdk
Align Remote function classes to ModelTrainer: Include training_plan_arn to remote function classes @remote decorator and RemoteExecutor
- 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**
A clear and concise description of the functionality you want.
ModelTrainer and Estimator classes currently support training_plan_arn, in order to run training workload by leveraging the instances included in the plan. This functionality is not currently available with remote function classes, which is adopted by customer to start prototyping workloads on Amazon SageMaker.
**How would this feature be used? Please describe.**
A clear and concise description of the use case for this feature. Please provide an example, if possible.
```
@remote(
...
training_plan_arn="arn.1234....."
)
def train(args):
pass
```
**Describe alternatives you've considered**
A clear and concise description of any alternative solutions or features you've considered.
There are no alternative solutions
**Additional context**
Add any other context or screenshots about the feature request here.
Beitragsleitfaden
Rechercherichtung
Beginne damit zu vergleichen, wie ModelTrainer und Estimator training_plan_arn akzeptieren und verwenden, und verfolge dann die Pfade von @remote decorator und RemoteExecutor für eine äquivalente Konfiguration. Definiere den erwarteten Ablauf für die ARN von den Argumenten des Decorators bis zur Remote-Ausführung und füge Tests hinzu, die zeigen, dass eine remote function mit dem angegebenen training plan gestartet werden kann.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Tech-Stack
- aws, python
- Bereich
- cloud, machine-learning
- Issue-Typ
- Feature
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Klarheit
- Größtenteils klar
- Anfängerfreundlichkeit
- 45/100