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Feature support pipeline name in base_job_name at ModelTrainer

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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.

Image

コントリビューションガイド

コントリビューションガイドを開く

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

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