aws / aws/sagemaker-python-sdk
ModelStep should have a 'adds_depends_on' class method
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 2.3k
- Fork
- 1.3k
- Merge trung bình
- 1 ngày 22 giờ
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 35
Mô tả
**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.
Hướng dẫn đóng góp
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu bằng cách xác định các điểm vào ModelStep, TrainingStep và TransformStep được nêu trong issue, sau đó so sánh cách TrainingStep xử lý add_depends_on với tham số khởi tạo depends_on của ModelStep. Xác nhận cách sử dụng được yêu cầu bằng cách dựng chuỗi pipeline đã nêu và kiểm tra rằng dependency tạo ra được bảo toàn.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Đánh giá
- Công nghệ
- aws, python
- Lĩnh vực
- machine-learning
- Loại issue
- Tính năng
- Độ khó
- 3/5
- Thời gian dự kiến
- 1-2 ngày
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Độ rõ ràng
- Khá rõ ràng
- Mức phù hợp với người mới
- 25/100