aws / aws/sagemaker-python-sdk
Align Remote function classes to ModelTrainer: Include training_plan_arn to remote function classes @remote decorator and RemoteExecutor
- Langage dominant
- Python
- Étoiles
- 2.3k
- Forks
- 1.3k
- Merge moyen
- 1 j 22 h
- PR mergées (30 j)
- 35
Description
**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.
Guide de contribution
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Piste de recherche
Commencez par comparer la manière dont ModelTrainer et Estimator acceptent et utilisent training_plan_arn, puis suivez les chemins de @remote decorator et RemoteExecutor pour une configuration équivalente. Définissez le flux attendu de l'ARN, des arguments du décorateur jusqu'à l'exécution distante, et ajoutez une couverture montrant qu'une remote function peut être lancée avec le training plan spécifié.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Évaluation
- Stack technique
- aws, python
- Domaine
- cloud, machine-learning
- Type d'issue
- Fonctionnalité
- Difficulté
- 4/5
- Temps estimé
- 3-5 jours
- Activité
- À l'abandon
- Clarté
- Plutôt claire
- Accessibilité débutants
- 45/100