aws / aws/sagemaker-python-sdk

ModelStep should have a 'adds_depends_on' class method

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component: pipelines type: bug
Lenguaje dominante
Python
Estrellas
2.3k
Forks
1.3k
Merge medio
1 d 22 h
PR fusionados (30 d)
35

Descripción

**Describe the feature you'd like**
When constructing SageMaker pipelines, I want to construct steps that sequence Training jobs (TrainingStep) and Inference jobs (ModelStep and TransformStep) together. As part of this, I would use `add_depends_on` from the TrainingStep to allow me to string together tasks. However, we cannot do the same for ModelStep. It has to be passed via the `depends_on` parameter during initialization.

**How would this feature be used? Please describe.**
```
def setup(…):
model_step = ModelStep(…)
transform_step = TransformStep(…, model_step…)

model_step.add_depends_on(other_steps)
```

**Describe alternatives you've considered**
I am forced to pass in dependencies throughout my abstractions, rather than construct the model_step first, and then add dependencies later.

**Additional context**
happy to add more details if needed.

Guía de contribución

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Línea de trabajo

Empieza por localizar los puntos de entrada ModelStep, TrainingStep y TransformStep mencionados en el issue, y luego compara cómo TrainingStep gestiona add_depends_on con el parámetro de inicialización depends_on de ModelStep. Confirma el uso solicitado construyendo la secuencia de pipeline mostrada y comprobando que se conserva la dependencia resultante.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Evaluación

Stack tecnológico
aws, python
Área
machine-learning
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Dificultad
3/5
Tiempo estimado
1-2 días
Estado de actividad
Estancado
Claridad
Bastante claro
Aptitud para principiantes
25/100

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