aws / aws/sagemaker-python-sdk
Support git_config parameter in SourceCode or ModelTrainer
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 2.3k
- Fork
- 1.3k
- Merge medio
- 1g 22h
- PR unite (30g)
- 35
Descrizione
**Describe the feature you'd like**
Add `git_config` parameter support to the SourceCode class (or directly to ModelTrainer) to enable fetching source code directly from Git repositories, similar to the functionality available in JumpStart models and v2 [Estimator classes](https://sagemaker.readthedocs.io/en/v2/api/training/estimators.html).
The `git_config` parameter should accept a dictionary with the following keys:
- `repo` (required): Git repository URL (https, http, git@, or ssh://)
- `branch` (optional): Branch name (defaults to 'master')
- `commit` (optional): Specific commit hash
- `2FA_enabled` (optional): Boolean for GitHub 2FA authentication
- `username`, `password`, `token` (optional): Authentication credentials
**How would this feature be used? Please describe.**
This feature would allow users to reference training code stored in Git repositories without manually cloning them first. This is particularly useful for:
1. CI/CD pipelines - Automatically pull the latest training code from a repository
2. Team collaboration - Share training scripts via version control without S3 uploads
3. Reproducibility - Pin to specific commits for exact code versioning
**Describe alternatives you've considered**
Current workarounds include:
1. Manual cloning - Clone the repository locally before creating ModelTrainer, then use local `source_dir`
2. S3 upload - Upload code to S3 and reference it via S3 URI in `source_dir`
3. Use legacy estimators - Switch to older Estimator classes that support `git_config`
**Additional context**
The SDK already has the infrastructure for this feature:
- `sagemaker.core.git_utils.git_clone_repo()` handles Git cloning with authentication
- `sagemaker.core.git_utils._sanitize_git_url()` provides security validation
- JumpStart models (`JumpStartModelInitKwargs`) already support `git_config`
Guida per i contributori
Apri la guida per i contributori
Direzione di ricerca
Inizia con SourceCode e ModelTrainer, quindi confronta i relativi percorsi di inizializzazione con JumpStartModelInitKwargs e il comportamento di git_config di v2 Estimator. Leggi prima sagemaker.core.git_utils.git_clone_repo() e _sanitize_git_url(); il lavoro è completato quando vengono accettate le chiavi del dizionario specificate e viene recuperato il repository, il branch o il commit richiesto con l’autenticazione supportata.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Valutazione
- Stack tecnologico
- aws, git, python
- Ambito
- machine-learning
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Stato di attività
- Ferma
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Idoneità per principianti
- 48/100