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ModelBuilder.register does not generate a repack step with a pipeline session in V3 but does in V2
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 2.3k
- Fork
- 1.3k
- Merge medio
- 1g 22h
- PR unite (30g)
- 35
Descrizione
**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.
Guida per i contributori
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Direzione di ricerca
Inizia dal punto di ingresso ModelBuilder.register utilizzato con pipeline_session e confronta il suo comportamento in V3 con il comportamento in V2 descritto nell’issue. Riproduci la registrazione di ModelStep utilizzando il SourceCode e i dati del modello mostrati, quindi verifica che venga generato uno step di repack e che il modello registrato includa il codice.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Valutazione
- Stack tecnologico
- aws, python, scikit-learn
- Ambito
- cloud, machine-learning
- Tipo di issue
- Bug
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 1-2 giorni
- Stato di attività
- Tranquilla
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Idoneità per principianti
- 48/100