aws / aws/sagemaker-python-sdk
Add additional dependencies for ModelTrainer
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 2.3k
- Forks
- 1.3k
- Merge medio
- 1 d 22 h
- PR fusionados (30 d)
- 35
Descripción
**Describe the feature you'd like**
When migrating from sagemaker v2 to v3, the [Estimator](https://sagemaker.readthedocs.io/en/v2.256.0/api/training/estimators.html?highlight=tensorboardoutputconfig#sagemaker.estimator.Estimator) can be replaced by ModelTrainer. However, the ~~`tensorboard_output_config`and~~ `dependencies` parameters in Estimator has no equivalent in the ModelTrainer. This functionality would be useful to have in ModelTrainer to maintain feature parity with the v2 Estimator.
**How would this feature be used? Please describe.**
* Allows the import of additional source files and dependencies into the model training container.
~~* Allows debugging visualization using TensorBoard, with customization on the location in Amazon S3 to store the output, as well as the local path in the container.~~ (addressed by [ModelTrainer.with_tensorboard_output_config](https://sagemaker.readthedocs.io/en/v2.253.1/api/training/model_trainer.html#sagemaker.modules.train.model_trainer.ModelTrainer.with_tensorboard_output_config))
**Describe alternatives you've considered**
None
**Additional context**
None
Guía de contribución
Línea de trabajo
Comienza en el punto de entrada de ModelTrainer y compara su gestión con el parámetro `dependencies` del v2 Estimator. Sigue el recorrido de los archivos fuente adicionales y las dependencias hasta el contenedor de entrenamiento y, después, verifica que ModelTrainer admita los imports solicitados y conserve el comportamiento de entrenamiento documentado.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Evaluación
- Stack tecnológico
- aws, python
- Área
- machine-learning
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Dificultad
- 3/5
- Tiempo estimado
- 1-2 días
- Estado de actividad
- Tranquilo
- Claridad
- Bastante claro
- Aptitud para principiantes
- 55/100