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ModelBuilder.register does not generate a repack step with a pipeline session in V3 but does in V2

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Lenguaje dominante
Python
Estrellas
2.3k
Forks
1.3k
Merge medio
1 d 22 h
PR fusionados (30 d)
35

Descripción

**PySDK Version**
- [ ] PySDK V2 (2.x)
- [ X] PySDK V3 (3.x)

**Describe the bug**
ModelBuilder.register does not generate a repack step with a pipeline session in V3 but does in V2

**To reproduce**
A clear, step-by-step set of instructions to reproduce the bug.
The provided code need to be **complete** and **runnable**, if additional data is needed, please include them in the issue.

```
model_builder = ModelBuilder(
image_uri=image_uri,
s3_model_data_url=data_url,
source_code=SourceCode(
entry_script="infer.py",
source_dir=s3_script_archive,
),
role_arn=role,
sagemaker_session=pipeline_session,
env_vars={"SAGEMAKER_DEFAULT_INVOCATIONS_ACCEPT": "application/json"},
)
...
step_register = ModelStep(
name="RegisterModel",
step_args=model_builder.register(
content_types=["application/jsonlines"],
response_types=["application/json"],
inference_instances=[inference_instance_type],
transform_instances=[inference_instance_type],
model_package_group_name=model_package_group_name,
approval_status="Approved",
)
)
```

**Expected behavior**
A clear and concise description of what you expected to happen.
In V2, the model was repacked with the code present. In V3, the model is not, leaving the model unable to be repacked

**Screenshots or logs**
If applicable, add screenshots or logs to help explain your problem.

**System information**
A description of your system. Please provide:
- **SageMaker Python SDK version**: 2
- **Framework name (eg. PyTorch) or algorithm (eg. KMeans)**: ScikitLearn
- **Framework version**: 1.4.2
- **Python version**: 3.11
- **CPU or GPU**: CPU
- **Custom Docker image (Y/N)**: N

**Additional context**
Add any other context about the problem here.

Guía de contribución

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Línea de trabajo

Comienza en el punto de entrada ModelBuilder.register utilizado con pipeline_session y compara su comportamiento en V3 con el comportamiento en V2 descrito en el issue. Reproduce el registro de ModelStep utilizando el SourceCode y los datos del modelo mostrados; después, verifica que se genere un paso de repack y que el modelo registrado incluya el código.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Evaluación

Stack tecnológico
aws, python, scikit-learn
Área
cloud, machine-learning
Tipo de issue
Error
Dificultad
4/5
Tiempo estimado
1-2 días
Estado de actividad
Tranquilo
Claridad
Bastante claro
Aptitud para principiantes
48/100

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