AWS Sagemaker Package
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Évaluation
- Difficulté
- 5/5
- Temps estimé
- Plus d'une semaine
- Accessibilité débutants
- 20/100
- Type d'issue
- Fonctionnalité
- Clarté
- À clarifier
- Activité
- À l'abandon
- Stack technique
- aws, r
- Domaine
- cloud, machine-learning
Piste de recherche
L’issue mentionne les packages ec2 et s3 et propose un nouveau package SageMaker pour les modèles développés avec des frameworks R tels que caret et h2o. Commencez par examiner l’état actuel de ces packages et les consignes de contribution du projet ; aucun fichier ni test n’est identifié. La finalisation nécessiterait un périmètre convenu et un plan d’implémentation pour la prise en charge de SageMaker.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
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!
- Langage dominant
- CSS
- Étoiles
- 29
- Forks
- 3
- Métriques de merge des PR
- Aucune PR mergée en 30 j
Préparer son environnement
- Aucun Dockerfile ni fichier Docker Compose
- Aucun modèle de pull request
- Lire le guide de contribution
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
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