Add support to read AI Platform Notebooks metadata environment
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 35/100
Línea de trabajo
No se nombran archivos, pruebas ni puntos de entrada. Empieza por localizar cómo tensorflow-cloud gestiona la información del contenedor y la ruta que recibe un archivo .ipynb; después, compáralo con el ejemplo de metadatos de AI Platform Notebooks incluido en el issue. Se considera terminado cuando se pueden inferir los metadatos del entorno disponibles, si están presentes, y el comportamiento existente permanece sin cambios cuando están ausentes.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
As part of AI Platform Notebooks DLVM OS, when a user saves a Notebook (.ipynb) file, metadata is written to define image version/container.
Provide ability of tensorflow-cloud to infer Metadata when passing container information if available to AI Platform.
{
"environment": {
"name": "tf2-2-3-gpu.2-3.m56",
"type": "gcloud",
"uri": "gcr.io/deeplearning-platform-release/tf2-2-3-gpu.2-3:m56"
},
"kernelspec": {
"display_name": "Python 3",
"language": "python",
"name": "python3"
},
"language_info": {
"codemirror_mode": {
"name": "ipython",
"version": 3
},
"file_extension": ".py",
"mimetype": "text/x-python",
"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
"version": "3.7.8"
}
}
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 379
- Forks
- 93
- 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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