No proper API reference is generated for SageMaker SDK v3
メンテナーはふだん 2 日以内に返信
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 48/100
- issue の種類
- ドキュメント
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 静か
- 技術スタック
- aws, python
調査の方向性
まず、sagemaker.ai_registry.dataset.DataSet の実装と、SDK に既に存在するドキュメント生成のエントリーポイントを見つけます。期待される API リファレンスを scikit-learn の API リファレンスの例と比較し、そのうえで、最大コンテキスト長の設定を含む DataSet のコンストラクターとパラメーターが、ドキュメント検索から見つけられることを確認します。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
What did you find confusing? Please describe.
The customer tried to understand the structure of sagemaker.ai_registry.dataset.DataSet and clarify how to configure max context length for datasets used in RLAIF. They failed to do it as no proper API Reference is provided.
Describe how documentation can be improved
Please provide proper API Reference asap, otherwise people are lost in the tutorials and have no idea about fine-tuned and advanced system capabilities and configurations. It can be generated automatically from the code.
Example: https://scikit-learn.org/stable/api/index.html.
Additional context
Search is not working: Searching for "sagemaker.ai_registry.dataset.DataSet" did not bring any information about the DataSet constructor method and parameters.
- 主要言語
- Python
- スター
- 2.3k
- フォーク
- 1.3k
- 平均マージ
- 3日 7時間
- マージ済み PR（30日）
- 87
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
aws/sagemaker-python-sdk のほかの issue
-
Cannot use spark_event_logs_s3_uri in PySparkProcessor job対応中かも @rsareddy0329 が 8 日前に担当しました。 オープン
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 78/100
aws/sagemaker-python-sdk#6253 ·
メンテナーはふだん 2 日以内に返信
-
[Bug] V3 Hyperparameter Tuning Pipeline page labelled "Download Data" in navigation due to missing title cell対応中かも @admivsn が 37 日前に担当しました。 オープン
難易度 1/5 1時間未満 初心者へのやさしさ 93/100
aws/sagemaker-python-sdk#6232 ·
メンテナーはふだん 2 日以内に返信
-
[Bug] ModelTrainer with no input channels emits InputDataConfig: [], which CreatePipeline rejects (min=1) — v2 omitted the key対応中かも @sagemaker-bot が 9 日前に担当しました。 オープン
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 76/100
aws/sagemaker-python-sdk#6156 · コメント 2 件 ·
メンテナーはふだん 2 日以内に返信
-
sagemaker-train should depend on mlflow-skinny, following sagemaker-mlflow 0.5.0対応中かも @mohamedzeidan2021 が 9 日前に担当しました。 オープン
難易度 2/5 半日 初心者へのやさしさ 72/100
aws/sagemaker-python-sdk#6152 ·
メンテナーはふだん 2 日以内に返信
-
ModelTrainer generates sm_train.sh with CRLF line endings on Windows causing training job failure対応中かも @MohammedAlkindi が 28 日前に担当しました。 オープン
難易度 1/5 1時間未満 初心者へのやさしさ 88/100
aws/sagemaker-python-sdk#5904 · リアクション 1 件 ·
メンテナーはふだん 2 日以内に返信
aws/sagemaker-python-sdk の issue をすべて見る
似ている issue
-
Maven path-index: "Ambiguous or noncanonical artifact path" error does not report the offending pathオープン
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 76/100
pulp/pulp_maven#524 ·
メンテナーはふだん 1 日以内に返信
-
難易度 1/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 82/100
メンテナーはふだん 1 日以内に返信
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 76/100
メンテナーはふだん 3 日以内に返信
-
難易度 1/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 88/100
infinispan/langchain-infinispan#34 ·
メンテナーはふだん 1 日以内に返信
-
難易度 1/5 1時間未満 初心者へのやさしさ 85/100
521xueweihan/HelloGitHub#3891 ·