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Feature support pipeline name in base_job_name at ModelTrainer

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I maintainer di solito rispondono entro 2 giorni

Nessuno ha ancora preso questa issue.

Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
48/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
aws, python
Ambito
cloud, machine-learning

Direzione di ricerca

Inizia da ModelTrainer.train() e segui la sua chiamata a _create_training_job_args(), dove l’issue mostra che viene assemblato il percorso S3. Esamina come viene gestita la lunghezza di base_job_name e individua i test correlati o i punti di ingresso per la costruzione dei percorsi. Il lavoro è completo quando ModelTrainer archivia i file dei job secondo il modello coerente richiesto, senza produrre percorsi malformati per i nomi lunghi.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Describe the feature you'd like
i want to store the all files for jobs in a pattern like pipeline_name/job_name at this moment this is not possible for ModelTrainer class because train() function will call _create_training_job_args function which creates a s3 path like this:
s3://mybucket/my_pipeline_name/my_job_name/my-pipeline-name/my-job-name-20260318100943/input/sm_drivers/
or if the length of the base_job_name is longer then 63 the path could look like this:
s3://mybucket/my_pipeline_name/my_job_name/my-pipeline-name-extra-long-name/my-job-/input/sm_drivers/

How would this feature be used? Please describe.
This feature should be designed to help to store ModelTrainer files more consistently.
One suggestion for an S3 path would be {self.base_job_name}/input/20260318103152/sm_drivers/

Additional context
The Following Screenshot shows which code needs to be modified.

Image
Lingua principale
Python
Stelle
2.3k
Fork
1.3k
Merge medio
3g 2h
PR unite (30g)
70

Preparare l'ambiente

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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