aws / aws/sagemaker-python-sdk

ModelStep should have a 'adds_depends_on' class method

Chiusa
#5,440 0 commenti 0 reazioni 0 assegnatari Vedi su GitHub
component: pipelines type: bug
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

Apri la guida per i contributori

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

Ricevi le nuove issue nella tua casella

Un breve riepilogo di issue GitHub adatte ai principianti.