AWS Sagemaker Package
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 20/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- aws, r
- Ambito
- cloud, machine-learning
Direzione di ricerca
La issue cita i package ec2 e s3 e propone un nuovo package SageMaker per i modelli sviluppati con framework R come caret e h2o. Inizia esaminando lo stato attuale di questi package e le linee guida del progetto per i contributi; non sono identificati file né test. Per considerare il lavoro completato sarebbero necessari un ambito concordato e un piano di implementazione per il supporto a SageMaker.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
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!
- Lingua principale
- CSS
- Stelle
- 29
- Fork
- 3
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Nessun modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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