AWS Sagemaker Package
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 20/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- aws, r
- Área
- cloud, machine-learning
Línea de trabajo
El issue menciona los paquetes ec2 y s3 y propone un nuevo paquete SageMaker para modelos desarrollados con frameworks de R como caret y h2o. Empieza revisando el estado actual de esos paquetes y las directrices del proyecto para contribuir; no se identifican archivos ni pruebas. Para darlo por terminado, sería necesario acordar el alcance y un plan de implementación para la compatibilidad con SageMaker.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Hey all,
I was looking to develop a couple of these packages here further to be able to deploy some models deloped using R frameworks(caret, h2o, etc) using aws(sagemaker). To that end, I was looking to contribute to the ec2 and s3 packages and develop a package for sagemaker. It looks like contributions to these packages have ebbed and flowed in the recent months if anyone could bring me up to speed with the status of these packages I would greatly appreciate it!
- Lenguaje dominante
- CSS
- Estrellas
- 29
- Forks
- 3
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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