aws / aws/sagemaker-python-sdk
Respect default_bucket_prefix by default for Estimator code_location
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 2.3k
- Fork
- 1.3k
- Merge trung bình
- 1 ngày 22 giờ
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 35
Mô tả
**Describe the feature you'd like**
Currently the `code_location` attribute of the Estimator class defaults to using the `output_bucket` parameter [docs link](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/estimators.html#sagemaker.estimator.EstimatorBase):
> If not specified, the default code location is ‘s3://output_bucket/job-name/’.
The [Session object also has a parameter](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/utility/session.html#sagemaker.session.Session) `default_bucket_prefix` that can be configured.
Ideally, if
1. The `output_bucket` part of `output_path` is the `default_bucket`
2. `_is_output_path_set_from_default_bucket_and_prefix` is False
Then the default location should respect both the `default_bucket` as well as the `default_bucket_prefix`.
e.g. `s3://default_bucket/default_bucket_prefix/job-name/`
This change would be implemented in [_stage_user_code_in_s3](https://github.com/aws/sagemaker-python-sdk/blob/23109671f6262269ab54cdd9aeb5ebe4ea640d25/src/sagemaker/estimator.py#L1042).
Otherwise, the default behavior creates artifacts at the root of the bucket. This means that default behavior for environments where IAM bucket write access is limited by prefix (i.e. SageMaker Unified Studio) will fail.
**How would this feature be used? Please describe.**
If this behavior is implemented, model code assets would be uploaded by default to a prefix where write access is allowed.
**Describe alternatives you've considered**
Currently `code_location` needs to be manually configured to work in SageMaker Unified Studio. This is poorly documented as part of features like [ModelStep](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/workflows/pipelines/sagemaker.workflow.pipelines.html#sagemaker.workflow.model_step.ModelStep) where it needs to be configured in `repack_model_step_settings` as the model.register output populates `output_path` by default in a pipeline.
If this change cannot be implemented in code, explicit documentation should be provided about configuring parameters to output code in the SageMaker Unified Studio project prefix.
Hướng dẫn đóng góp
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu trong src/sagemaker/estimator.py tại _stage_user_code_in_s3, sau đó xem lại tài liệu Estimator và Session được liên kết cùng các tham chiếu đến ModelStep/repack_model_step_settings. Công việc được xem là hoàn tất khi vị trí mã mặc định sử dụng default_bucket_prefix theo các điều kiện về đường dẫn đầu ra đã nêu, đồng thời tài liệu mô tả cấu hình nếu không thể thay đổi mã.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Đánh giá
- Công nghệ
- aws, python
- Lĩnh vực
- cloud, machine-learning
- Loại issue
- Tính năng
- Độ khó
- 3/5
- Thời gian dự kiến
- 1-2 ngày
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Độ rõ ràng
- Khá rõ ràng
- Mức phù hợp với người mới
- 45/100