aws / aws/sagemaker-python-sdk
ModelStep should have a 'adds_depends_on' class method
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 2.3k
- Fork
- 1.3k
- Merge medio
- 1g 22h
- PR unite (30g)
- 35
Descrizione
**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.
Guida per i contributori
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Direzione di ricerca
Inizia individuando gli entry point ModelStep, TrainingStep e TransformStep indicati nell’issue, quindi confronta il modo in cui TrainingStep gestisce add_depends_on con il parametro di inizializzazione depends_on di ModelStep. Conferma l’utilizzo richiesto costruendo la sequenza di pipeline mostrata e verificando che la dipendenza risultante venga mantenuta.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Valutazione
- Stack tecnologico
- aws, python
- Ambito
- machine-learning
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Difficoltà
- 3/5
- Tempo stimato
- 1-2 giorni
- Stato di attività
- Ferma
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Idoneità per principianti
- 25/100