aws / aws/sagemaker-python-sdk
ModelBuilder.register does not generate a repack step with a pipeline session in V3 but does in V2
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 2.3k
- Fork
- 1.3k
- Merge trung bình
- 1 ngày 22 giờ
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 35
Mô tả
**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.
Hướng dẫn đóng góp
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu từ điểm vào ModelBuilder.register được sử dụng với pipeline_session và so sánh hành vi V3 của nó với hành vi V2 được mô tả trong issue. Tái hiện việc đăng ký ModelStep bằng SourceCode và dữ liệu mô hình đã cho, sau đó xác minh rằng một bước repack được tạo và mô hình đã đăng ký chứa code.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Đánh giá
- Công nghệ
- aws, python, scikit-learn
- Lĩnh vực
- cloud, machine-learning
- Loại issue
- Lỗi
- Độ khó
- 4/5
- Thời gian dự kiến
- 1-2 ngày
- Mức độ hoạt động
- Ít trao đổi
- Độ rõ ràng
- Khá rõ ràng
- Mức phù hợp với người mới
- 48/100