aws / aws/sagemaker-python-sdk
`ModelTrainer` bug with method to load hyperparameters from file for Amazon Nova Recipe
- Langage dominant
- Python
- Étoiles
- 2.3k
- Forks
- 1.3k
- Merge moyen
- 1 j 22 h
- PR mergées (30 j)
- 35
Description
`**PySDK` Version**
- [ ] PySDK V2 (2.x)
- [x ] PySDK V3 (3.x)
**Describe the bug**
[Code](https://github.com/aws/sagemaker-python-sdk/blob/98683ac4cf5fcb0e734ff46ec046d32ade44494e/sagemaker-train/src/sagemaker/train/model_trainer.py#L1215-L1220) is using method `self._validate_and_load_hyperparameters_file` instead of self._validate_and_fetch_hyperparameters_file`:
```
if is_nova:
if hyperparameters and isinstance(hyperparameters, str):
hyperparameters = cls._validate_and_load_hyperparameters_file(hyperparameters) # bug
model_trainer_args["hyperparameters"].update(hyperparameters)
elif hyperparameters and isinstance(hyperparameters, dict):
model_trainer_args["hyperparameters"].update(hyperparameters)
```
**To reproduce**
```
from sagemaker.train.model_trainer import ModelTrainer
from sagemaker.train.configs import Compute
model_trainer = ModelTrainer.from_recipe(
training_image="327873000638.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/hyperpod-recipes:verl-v1.0.0-smtj",
training_recipe="training/nova/nova_1_0/nova_lite/CPT/nova_lite_1_0_p5x16_gpu_pretrain",
compute=Compute(instance_type="ml.m5.xlarge"),
hyperparameters="test",
)
```
```
│ │
│ 287 │ │ │ private_attributes = self.__dict__.get('__private_attributes__') │
│ 288 │ │ │ if private_attributes and item in private_attributes: │
│ 289 │ │ │ │ return private_attributes[item] │
│ ❱ 290 │ │ │ raise AttributeError(item) │
│ 291 │ │
│ 292 │ @classmethod │
│ 293 │ def __prepare__(cls, *args: Any, **kwargs: Any) -> dict[str, object]: │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
AttributeError: _validate_and_load_hyperparameters_file
```
**Expected behavior**
No `AttributeError` to be raised when using hyperparameter file (string).
Guide de contribution
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Piste de recherche
Commencez dans sagemaker-train/src/sagemaker/train/model_trainer.py, au niveau de la logique de ModelTrainer.from_recipe autour des lignes 1215-1220. Suivez le chemin des hyperparamètres de type chaîne et comparez les méthodes de validation référencées. C’est terminé lorsqu’une chaîne désignant un fichier d’hyperparamètres ne lève plus AttributeError pour un Amazon Nova Recipe et est récupérée via la méthode prévue.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Évaluation
- Stack technique
- python
- Domaine
- machine-learning
- Type d'issue
- Bug
- Difficulté
- 2/5
- Temps estimé
- 1-3 heures
- Activité
- Calme
- Clarté
- Clairement spécifiée
- Accessibilité débutants
- 82/100