aws / aws/sagemaker-python-sdk
Contribute example with Sagemaker SDK v3
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 2.3k
- Forks
- 1.3k
- Merge medio
- 1 d 22 h
- PR fusionados (30 d)
- 35
Descripción
**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)
Guía de contribución
Línea de trabajo
El issue no nombra ningún archivo del repositorio, prueba ni punto de entrada de ejemplo; empieza localizando los ejemplos de documentación del SageMaker SDK v3 y revisa el sagemaker-training-toolkit enlazado. Aclara el alcance del contenedor del algoritmo personalizado y del flujo de datos de la pipeline, y verifica después que el ejemplo cubra el uso de un contenedor propio y se ejecute como está documentado.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Evaluación
- Stack tecnológico
- aws, python, scikit-learn
- Área
- cloud, documentation, machine-learning
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Estado de actividad
- Estancado
- Claridad
- Necesita aclaración
- Aptitud para principiantes
- 35/100