Hacktoberfest 2026 : les issues que les mainteneurs ont marquées pour octobre, ouvertes et accessibles aux débutants. Parcourir les issues Hacktoberfest

`QualityCheckStep` misplaces the output KMS key and omits tags

Ouverte Adaptée aux débutants
  • Quelque chose ne va pas ?
#6,495 0 commentaires 0 réactions 0 personnes assignées Voir sur GitHub

Les mainteneurs répondent en général sous 2 jours

Personne n'a encore pris cette issue.

Évaluation

Difficulté
2/5
Temps estimé
1-3 heures
Accessibilité débutants
72/100
Type d'issue
Bug
Clarté
Clairement spécifiée
Activité
Active
Stack technique
aws, python
Domaine
cloud, machine-learning

Piste de recherche

Commence dans QualityCheckStep, à la méthode arguments de sagemaker.mlops.workflow.quality_check_step, où le dictionnaire de requête du job de traitement est construit. Remonte KmsKeyId du dictionnaire de sortie S3 vers ProcessingOutputConfig, et ajoute Tags provenant de check_job_config à la requête. Exécute le script de reproduction de l'issue avec print(step.arguments) ; c'est terminé lorsque KmsKeyId se trouve dans ProcessingOutputConfig et que Tags apparaît dans la sortie.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Description

PySDK Version

  • PySDK V2 (2.x)
  • PySDK V3 (3.x)

Describe the bug

QualityCheckStep.arguments builds a processing-job request manually.

The method puts KmsKeyId inside ProcessingS3Output. The SageMaker API
requires this field on ProcessingOutputConfig.

The method also omits the tags from CheckJobConfig.

The generated request has this incorrect structure:

{
  "ProcessingOutputConfig": {
    "Outputs": [
      {
        "S3Output": {
          "KmsKeyId": "arn:aws:kms:..."
        }
      }
    ]
  }
}

This behavior is present in SageMaker Python SDK v3.25.0.

To reproduce

Set these environment variables:

export AWS_REGION="us-east-2"
export SAGEMAKER_ROLE_ARN="arn:aws:iam::<account-id>:role/<sagemaker-execution-role>"
export KMS_KEY_ARN="arn:aws:kms:us-east-2:<account-id>:key/<key-id>"

Run this script:

import os

import boto3
from sagemaker.core.workflow.pipeline_context import PipelineSession
from sagemaker.mlops.workflow.check_job_config import CheckJobConfig
from sagemaker.mlops.workflow.quality_check_step import (
    DataQualityCheckConfig,
    QualityCheckStep,
)

session = PipelineSession(
    boto_session=boto3.Session(region_name=os.environ["AWS_REGION"])
)
job_config = CheckJobConfig(
    role=os.environ["SAGEMAKER_ROLE_ARN"],
    instance_type="ml.m5.xlarge",
    instance_count=1,
    output_kms_key=os.environ["KMS_KEY_ARN"],
    tags=[{"Key": "test", "Value": "quality-check"}],
    sagemaker_session=session,
)
quality_config = DataQualityCheckConfig(
    baseline_dataset="s3://example-bucket/baseline.csv",
    dataset_format={"csv": {"header": True}},
    output_s3_uri="s3://example-bucket/baseline-output/",
)
step = QualityCheckStep(
    name="quality-check-reproduction",
    quality_check_config=quality_config,
    check_job_config=job_config,
    register_new_baseline=True,
    skip_check=True,
)

print(step.arguments)

The output contains ProcessingOutputConfig.Outputs[0].S3Output.KmsKeyId.
The output does not contain Tags.

Expected behavior

The request must put the KMS key on ProcessingOutputConfig:

{
  "ProcessingOutputConfig": {
    "KmsKeyId": "arn:aws:kms:...",
    "Outputs": []
  },
  "Tags": [
    {"Key": "test", "Value": "quality-check"}
  ]
}

Screenshots or logs

The v3.25 implementation contains:

if self.check_job_config.output_kms_key:
    s3_output_dict["KmsKeyId"] = self.check_job_config.output_kms_key

The request builder does not read self.check_job_config.tags.

System information

  • SageMaker Python SDK version: 3.25.0
  • Framework name (eg. PyTorch) or algorithm (eg. KMeans): SageMaker Model Monitor
  • Framework version: Not applicable
  • Python version: 3.12
  • CPU or GPU: CPU
  • Custom Docker image (Y/N): No

Additional context

A temporary QualityCheckStep subclass can correct the request. The workaround
moves KmsKeyId to ProcessingOutputConfig and adds the configured tags.

A possible fix is:

processing_output_config = {"Outputs": processing_outputs}
if self.check_job_config.output_kms_key:
    processing_output_config["KmsKeyId"] = self.check_job_config.output_kms_key

request_dict["ProcessingOutputConfig"] = processing_output_config
if self.check_job_config.tags:
    request_dict["Tags"] = self.check_job_config.tags
Langage dominant
Python
Étoiles
2.3k
Forks
1.3k
Merge moyen
2 j 21 h
PR mergées (30 j)
90

Préparer son environnement

Par où commencer

  1. Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
  2. Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
  3. Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
  4. Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.

Autres issues de aws/sagemaker-python-sdk

Toutes les issues de aws/sagemaker-python-sdk

Issues similaires

Plus d'issues Python

Recevez les nouvelles issues par e-mail

Un résumé court des issues GitHub adaptées aux débutants.