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Contribute example with Sagemaker SDK v3

Offen
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Vorherrschende Sprache
Python
Sterne
2.3k
Forks
1.3k
Ø Merge
1 T. 22 Std.
Gemergte PRs (30 T.)
35

Beschreibung

**Describe the feature you'd like**
Recently, the SDK has been upgraded to V3, and it still lack of hand-on example with a customized algorithm container (scikit-learn, jax,...) along with old dependencies ([sagemaker training toolkit](https://github.com/aws/sagemaker-training-toolkit/tree/master)). I've worked on a company project on using Sagemaker SDK v3 recently, and want to contribute my implementation as an example to Sagemaker SDK documentation.

**How would this feature be used? Please describe.**
This example would enhance user experience with Sagemaker SDK v3

**Describe alternatives you've considered**
The example will use 2 principles,
- Bring your own container, customize the algorithm
- Pipeline declaration(runtime, control logic) and dataflow within pipeline (Property file, S3)

Beitragsleitfaden

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Rechercherichtung

Das Issue nennt keine Repository-Datei, keinen Test und keinen Beispiel-Einstiegspunkt; beginne damit, die Dokumentationsbeispiele des SageMaker SDK v3 zu finden, und prüfe das verknüpfte sagemaker-training-toolkit. Kläre den Umfang für den Container des benutzerdefinierten Algorithmus und den Datenfluss der Pipeline und verifiziere anschließend, dass das Beispiel die Verwendung eines eigenen Containers abdeckt und wie dokumentiert ausgeführt wird.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
aws, python, scikit-learn
Bereich
cloud, documentation, machine-learning
Issue-Typ
Feature
Schwierigkeit
4/5
Geschätzter Aufwand
3-5 Tage
Aktivitätsstatus
Veraltet
Klarheit
Muss geklärt werden
Anfängerfreundlichkeit
35/100

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