aws / aws/sagemaker-python-sdk

ModelStep should have a 'adds_depends_on' class method

Đã đóng
#5,440 0 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub
component: pipelines type: bug
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

Mở 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

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.