aws / aws/sagemaker-python-sdk

Contribute example with Sagemaker SDK v3

Abierto
#5,567 1 comentario 0 reacciones 0 asignados Ver en GitHub
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

Abrir la 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

Recibe los nuevos issues en tu correo

Un resumen breve de issues de GitHub para principiantes.