aws / aws/sagemaker-python-sdk
Contribute example with Sagemaker SDK v3
- 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
**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)
コントリビューションガイド
調査の方向性
この issue ではリポジトリのファイル、テスト、またはサンプルのエントリーポイントが指定されていません。まず SageMaker SDK v3 のドキュメント例を見つけ、リンクされている sagemaker-training-toolkit を確認してください。カスタムアルゴリズムコンテナとパイプラインのデータフローのスコープを明確にし、そのうえで、サンプルが独自コンテナの使用をカバーし、ドキュメントどおりに実行できることを検証してください。
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, scikit-learn
- 領域
- cloud, documentation, machine-learning
- issue の種類
- 機能追加
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 活発さ
- 停滞
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 初心者へのやさしさ
- 35/100