aws / aws/sagemaker-python-sdk
Support local source for sagemaker.core.shapes.ProcessingInput
- 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**
Allow for `sagemaker.core.shapes.ProcessingInput` to accept local file path as input, for automatic uploading of input files to S3.
**How would this feature be used? Please describe.**
When migrating from sagemaker v2 to v3, the `sagemaker.processing.ProcessingInput` used in `sagemaker.workflow.steps.ProcessingStep.inputs()` is no longer applicable, replaced by `sagemaker.core.shapes.ProcessingInput` used in `sagemaker.core.processing.ScriptProcessor.run()`. `sagemaker.core.shapes.ProcessingInput` accepts only S3 path, which makes it more convoluted for the training pipeline process as the files involved in the pipeline have to be uploaded separately before the creation of the pipeline, instead of how it was done in v2's `sagemaker.processing.ProcessingInput` which uploads it while the pipeline is being built.
Guide de contribution
Ouvrir le guide de contribution
Piste de recherche
Commencez par suivre sagemaker.core.shapes.ProcessingInput et sagemaker.core.processing.ScriptProcessor.run(), puis comparez leur comportement avec celui de sagemaker.processing.ProcessingInput de v2 décrit dans l’issue. Déterminez comment un chemin de fichier local doit être téléversé pendant la construction du pipeline, et vérifiez que les entrées S3 existantes continuent de fonctionner.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Évaluation
- Stack technique
- aws, python
- Domaine
- cloud, machine-learning
- Type d'issue
- Fonctionnalité
- Difficulté
- 4/5
- Temps estimé
- 3-5 jours
- Activité
- Calme
- Clarté
- Plutôt claire
- Accessibilité débutants
- 45/100