aws / aws/sagemaker-python-sdk

ModelStep should have a 'adds_depends_on' class method

クローズ
#5,440 コメント 0 件 リアクション 0 件 担当者 0 名 GitHub で見る
component: pipelines type: bug
主要言語
Python
スター
2.3k
フォーク
1.3k
平均マージ
1日 22時間
マージ済み PR(30日)
35

説明

**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.

コントリビューションガイド

コントリビューションガイドを開く

調査の方向性

まず、issue に記載されている ModelStep、TrainingStep、TransformStep のエントリーポイントを見つけ、TrainingStep における add_depends_on の処理と、ModelStep の初期化パラメーター depends_on を比較します。示されている pipeline のシーケンスを構築し、結果として生じる依存関係が保持されることを確認して、要求された使用方法を確認します。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

評価

技術スタック
aws, python
領域
machine-learning
issue の種類
機能追加
難易度
3/5
見積もり時間
1〜2日
活発さ
停滞
明瞭さ
おおむね明確
初心者へのやさしさ
25/100

新しい issue をメールで受け取る

初心者向けの GitHub issue を短くまとめたダイジェスト。