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[Bug]: PySDK V3: pydantic-core (2.42.0) incompatibility with sagemaker.ai_registry dataset import

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Langage dominant
Python
Étoiles
2.3k
Forks
1.3k
Merge moyen
1 j 22 h
PR mergées (30 j)
35

Description

**PySDK Version**
- [ ] PySDK V3 (3.x)

**Describe the bug**
Fails with error below to import `from sagemaker.ai_registry.dataset import DataSet `
`SystemError: The installed pydantic-core version (2.42.0) is incompatible with the current pydantic version, which requires 2.41.5. If you encounter this error, make sure that you haven't upgraded pydantic-core manually.`
**To reproduce**
Run the below code in SageMakerAI Studio notebooks

!pip install --force-reinstall sagemaker sagemaker-serve sagemaker-mlops sagemaker-train sagemaker-core
or
!pip install 'sagemaker>=3.0,<4.0' boto3 pydantic-core -q --force-reinstall --no-deps # failed

from sagemaker.ai_registry.dataset import DataSet

**Expected behavior**
Fails with error below to import `from sagemaker.ai_registry.dataset import DataSet `
`SystemError: The installed pydantic-core version (2.42.0) is incompatible with the current pydantic version, which requires 2.41.5. If you encounter this error, make sure that you haven't upgraded pydantic-core manually.`

**Screenshots or logs**
If applicable, add screenshots or logs to help explain your problem.

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**System information**
A description of your system. Please provide:
- **SageMaker Python SDK version**: V3
- **Framework name (eg. PyTorch) or algorithm (eg. KMeans)**:
- **Framework version**:
- **Python version**:
- **CPU or GPU**: SageMakerAI Studio notebooks
- **Custom Docker image (Y/N)**: N

**Additional context**
Add any other context about the problem here.

Guide de contribution

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Piste de recherche

Commencez par reproduire l’import depuis sagemaker.ai_registry.dataset après avoir exécuté les commandes pip indiquées dans un notebook SageMaker AI Studio. Inspectez les déclarations de dépendances des paquets sagemaker, sagemaker-core et pydantic afin d’identifier la contrainte incompatible de pydantic-core. Le travail est considéré comme terminé lorsque les commandes d’installation s’exécutent jusqu’au bout et que l’import de DataSet ne déclenche plus l’erreur de version signalée.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Évaluation

Stack technique
aws, python
Domaine
machine-learning
Type d'issue
Bug
Difficulté
3/5
Temps estimé
1-2 jours
Activité
Calme
Clarté
Plutôt claire
Accessibilité débutants
52/100

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