aws / aws/sagemaker-python-sdk
Contribute example with Sagemaker SDK v3
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 2.3k
- Fork
- 1.3k
- Merge medio
- 1g 22h
- PR unite (30g)
- 35
Descrizione
**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)
Guida per i contributori
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Direzione di ricerca
L’issue non indica alcun file del repository, test o punto di ingresso dell’esempio; inizia individuando gli esempi della documentazione di SageMaker SDK v3 e rivedi il sagemaker-training-toolkit collegato. Chiarisci l’ambito del container dell’algoritmo personalizzato e del flusso di dati della pipeline, quindi verifica che l’esempio copra l’uso di un container proprio e venga eseguito come documentato.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Valutazione
- Stack tecnologico
- aws, python, scikit-learn
- Ambito
- cloud, documentation, machine-learning
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Stato di attività
- Ferma
- Chiarezza
- Da chiarire
- Idoneità per principianti
- 35/100