aws / aws/sagemaker-python-sdk
Contribute example with Sagemaker SDK v3
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 2.3k
- Fork
- 1.3k
- Merge trung bình
- 1 ngày 22 giờ
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 35
Mô tả
**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)
Hướng dẫn đóng góp
Hướng nghiên cứu
Issue không nêu tên tệp repository, test hoặc entry point của ví dụ nào; trước tiên hãy xác định các ví dụ trong tài liệu SageMaker SDK v3 và xem xét sagemaker-training-toolkit được liên kết. Làm rõ phạm vi của container thuật toán tùy chỉnh và luồng dữ liệu pipeline, sau đó xác minh rằng ví dụ bao quát việc sử dụng container của riêng bạn và chạy đúng như được tài liệu hóa.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Đánh giá
- Công nghệ
- aws, python, scikit-learn
- Lĩnh vực
- cloud, documentation, machine-learning
- Loại issue
- Tính năng
- Độ khó
- 4/5
- Thời gian dự kiến
- 3-5 ngày
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Độ rõ ràng
- Cần làm rõ
- Mức phù hợp với người mới
- 35/100