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`ModelTrainer` bug with method to load hyperparameters from file for Amazon Nova Recipe

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  • Qualcosa non va?
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I maintainer di solito rispondono entro 2 giorni

@sagemaker-bot ci sta già lavorando.

Dal 29/9/2026.

  • #2 di @sagemaker-bot — aperta

Valutazione

Difficoltà
2/5
Tempo stimato
1-3 ore
Idoneità per principianti
82/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Specificata chiaramente
Stato di attività
Tranquilla
Stack tecnologico
python
Ambito
machine-learning

Direzione di ricerca

Inizia in sagemaker-train/src/sagemaker/train/model_trainer.py, nella logica di ModelTrainer.from_recipe intorno alle righe 1215-1220. Segui il percorso degli iperparametri stringa e confronta i metodi di validazione referenziati. Il lavoro è completato quando una stringa relativa a un file di iperparametri non solleva più AttributeError per un Amazon Nova Recipe e viene recuperata tramite il metodo previsto.

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

Descrizione

**PySDK Version**

  • PySDK V2 (2.x)
  • [x ] PySDK V3 (3.x)

Describe the bug
Code is using method self._validate_and_load_hyperparameters_file instead of self._validate_and_fetch_hyperparameters_file`:

        if is_nova:
            if hyperparameters and isinstance(hyperparameters, str):
                hyperparameters = cls._validate_and_load_hyperparameters_file(hyperparameters) # bug
                model_trainer_args["hyperparameters"].update(hyperparameters)
            elif hyperparameters and isinstance(hyperparameters, dict):
                model_trainer_args["hyperparameters"].update(hyperparameters)

To reproduce

from sagemaker.train.model_trainer import ModelTrainer
from sagemaker.train.configs import Compute

model_trainer = ModelTrainer.from_recipe(
    training_image="327873000638.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/hyperpod-recipes:verl-v1.0.0-smtj",
    training_recipe="training/nova/nova_1_0/nova_lite/CPT/nova_lite_1_0_p5x16_gpu_pretrain",
    compute=Compute(instance_type="ml.m5.xlarge"),
    hyperparameters="test",
)

│                                                                                                  │
│   287 │   │   │   private_attributes = self.__dict__.get('__private_attributes__')               │
│   288 │   │   │   if private_attributes and item in private_attributes:                          │
│   289 │   │   │   │   return private_attributes[item]                                            │
│ ❱ 290 │   │   │   raise AttributeError(item)                                                     │
│   291 │                                                                                          │
│   292 │   @classmethod                                                                           │
│   293 │   def __prepare__(cls, *args: Any, **kwargs: Any) -> dict[str, object]:                  │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
AttributeError: _validate_and_load_hyperparameters_file

Expected behavior
No AttributeError to be raised when using hyperparameter file (string).

Lingua principale
Python
Stelle
2.3k
Fork
1.3k
Merge medio
3g 10h
PR unite (30g)
77

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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