aws / aws/sagemaker-python-sdk
Add additional dependencies for ModelTrainer
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 2.3k
- Fork
- 1.3k
- Merge medio
- 1g 22h
- PR unite (30g)
- 35
Descrizione
**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
Guida per i contributori
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Direzione di ricerca
Parti dall’entry point di ModelTrainer e confrontane la gestione con il parametro `dependencies` di v2 Estimator. Traccia il modo in cui i file sorgente aggiuntivi e le dipendenze entrano nel container di training, quindi verifica che ModelTrainer supporti gli import richiesti e mantenga il comportamento di training documentato.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Valutazione
- Stack tecnologico
- aws, python
- Ambito
- machine-learning
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Difficoltà
- 3/5
- Tempo stimato
- 1-2 giorni
- Stato di attività
- Tranquilla
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Idoneità per principianti
- 55/100