aws / aws/sagemaker-python-sdk
ModelStep should have a 'adds_depends_on' class method
- 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
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