aws / aws/sagemaker-python-sdk
Align Remote function classes to ModelTrainer: Include training_plan_arn to remote function classes @remote decorator and RemoteExecutor
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 2.3k
- Fork
- 1.3k
- Merge medio
- 1g 22h
- PR unite (30g)
- 35
Descrizione
**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.
Guida per i contributori
Apri la guida per i contributori
Direzione di ricerca
Inizia confrontando il modo in cui ModelTrainer ed Estimator accettano e usano training_plan_arn, quindi traccia i percorsi di @remote decorator e RemoteExecutor per una configurazione equivalente. Definisci il flusso previsto per l'ARN dagli argomenti del decorator fino all'esecuzione remota e aggiungi una coverage che dimostri che una remote function può essere avviata con il training plan specificato.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Valutazione
- Stack tecnologico
- aws, python
- Ambito
- cloud, machine-learning
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Stato di attività
- Ferma
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Idoneità per principianti
- 45/100