aws / aws/sagemaker-python-sdk
Feature support pipeline name in base_job_name at ModelTrainer
- 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**
i want to store the all files for jobs in a pattern like pipeline_name/job_name at this moment this is not possible for ModelTrainer class because train() function will call _create_training_job_args function which creates a s3 path like this:
s3://mybucket/my_pipeline_name/my_job_name/my-pipeline-name/my-job-name-20260318100943/input/sm_drivers/
or if the length of the base_job_name is longer then 63 the path could look like this:
s3://mybucket/my_pipeline_name/my_job_name/my-pipeline-name-extra-long-name/my-job-/input/sm_drivers/
**How would this feature be used? Please describe.**
This feature should be designed to help to store ModelTrainer files more consistently.
One suggestion for an S3 path would be {self.base_job_name}/input/20260318103152/sm_drivers/
**Additional context**
The Following Screenshot shows which code needs to be modified.
コントリビューションガイド
調査の方向性
ModelTrainer.train() から始めて、_create_training_job_args() の呼び出しを追跡してください。そこでは issue に、S3 パスが組み立てられていることが示されています。base_job_name の長さがどのように処理されているかを確認し、関連するテストまたはパス構築のエントリーポイントを特定してください。ModelTrainer が要求された一貫したパターンでジョブファイルを保存し、長い名前に対して不正なパスを生成しない状態になれば完了です。
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
- 領域
- cloud, 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
- おおむね明確
- 初心者へのやさしさ
- 48/100