aws / aws/sagemaker-python-sdk

Expand SFTTrainer API so Compute Can be Customized

オープン
#5,543 コメント 1 件 リアクション 0 件 担当者 0 名 GitHub で見る
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

**What did you find confusing? Please describe.**
How do I configure the number of instances trained with? What about the timeout? Is there a link to the implementation? Are there docs for the arguments it takes in for the constructor and train methods?

**Describe how documentation can be improved**
Add details about the arguments it takes in including examples

**Additional context**
There needs to be ways the above settings can be configured. For larger fine-tuning jobs it's too slow.

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

Start by locating the SFTTrainer constructor and train method implementation and their existing documentation. Document the arguments with examples, including the requested instance-count and timeout settings, and link to the implementation; the documentation should make these options and their configuration clear.

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
cloud, documentation, machine-learning
issue の種類
ドキュメント
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
42/100

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。