pytorch/serve

[Suggestion] Loading torch-model-archiver arguments from YAML

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#780 geöffnet am 10. Nov. 2020

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Beschreibung

Is your feature request related to a problem? Please describe.

torch-model-archiver takes in a lot of params that makes it a hefty command line argument

Describe the solution

Allowing all the param values to be parsed from a YAML file when torch-model-archiver is used with a --yaml flag. It will also help automating creation of multiple .mar from different configurations.

Describe alternatives solution

I've tried calling torch-model-archiver from a shell script with variable params and that works file as well. But I just wanted to bounce this idea off the community to see if it is something people could find useful. I'd be happy to work on it.

Contributor Guide

Research-Richtung
Der torch model archiver Code befindet sich wahrscheinlich im Verzeichnis `model archiver/`. Um diese Funktion zu implementieren, müsste ein ` yaml` Argument mit argparse hinzugefügt und YAML Dateien (z. B. mit PyYAML) geparst werden, um die Konfiguration zu füllen. Der bestehende Argumentparser befindet sich wahrscheinlich in `model archiver/archiver.py` oder ähnlich. Das Issue schlägt vor, ein Flag zum Laden aus YAML hinzuzufügen, und der Autor hat angeboten, daran zu arbeiten. Es gibt keine verknüpften PRs oder Maintainer Kommentare, die Implementierungsdetails spezifizieren, daher sollte der Beitragende zunächst mit dem Zugewiesenen oder den Maintainern den aktuellen Status und das gewünschte Design bestätigen, bevor er fortfährt.
Tech Stack
python
Domain
clidevops
Issue Type
Funktion
SchwierigkeitGeschätzte Implementierungsschwierigkeit für neue Contributors, von 1 für sehr kleine Änderungen bis 5 für Expertenarbeit.
3
Geschätzte ZeitEin grober Zeitrahmen, um zu recherchieren, zu implementieren, zu testen und einen Pull Request vorzubereiten.
1-2 Tage
AktivitätsstatusWie verfügbar das Issue gerade wirkt: frisch, aktiv, stale, blockiert oder wartet auf Maintainer-Input.
Aktiv
KlarheitWie klar das Issue die erwartete Änderung, Akzeptanzkriterien und den nächsten Schritt erklärt.
Klar
Voraussetzungen
PythonYAML
EinsteigerfreundlichkeitEin Score von 1 bis 100, der schätzt, wie zugänglich dieses Issue für First-Time Contributors ist.
60