aws / aws/sagemaker-python-sdk

Add additional dependencies for ModelTrainer

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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

**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

Guide de contribution

Ouvrir le guide de contribution

Piste de recherche

Commencez par le point d’entrée de ModelTrainer et comparez sa gestion avec le paramètre `dependencies` de v2 Estimator. Suivez la manière dont les fichiers source supplémentaires et les dépendances entrent dans le conteneur d’entraînement, puis vérifiez que ModelTrainer prend en charge les imports demandés et préserve le comportement d’entraînement documenté.

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

Évaluation

Stack technique
aws, python
Domaine
machine-learning
Type d'issue
Fonctionnalité
Difficulté
3/5
Temps estimé
1-2 jours
Activité
Calme
Clarté
Plutôt claire
Accessibilité débutants
55/100

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