`ModelTrainer` bug with method to load hyperparameters from file for Amazon Nova Recipe
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
Đánh giá
- Độ khó
- 2/5
- Thời gian dự kiến
- 1-3 giờ
- Mức phù hợp với người mới
- 82/100
- Loại issue
- Lỗi
- Độ rõ ràng
- Đặc tả rõ ràng
- Mức độ hoạt động
- Ít trao đổi
- Công nghệ
- python
- Lĩnh vực
- machine-learning
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu trong sagemaker-train/src/sagemaker/train/model_trainer.py, tại logic ModelTrainer.from_recipe quanh các dòng 1215-1220. Theo dõi đường đi của các siêu tham số dạng chuỗi và so sánh các phương thức xác thực được tham chiếu. Hoàn tất khi một chuỗi tệp siêu tham số không còn gây ra AttributeError đối với một Amazon Nova Recipe và được lấy thông qua phương thức dự kiến.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
**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).
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 2.3k
- Fork
- 1.3k
- Merge trung bình
- 3 ngày 10 giờ
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 77
Chuẩn bị môi trường
- Không có Dockerfile hay tệp Docker Compose
- Không có mẫu pull request
- Đọc hướng dẫn đóng góp
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của aws/sagemaker-python-sdk
-
Cannot use spark_event_logs_s3_uri in PySparkProcessor jobCó thể đã có người làm @rsareddy0329 đã nhận 6 ngày trước. Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
aws/sagemaker-python-sdk#6253 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
-
[Bug] V3 Hyperparameter Tuning Pipeline page labelled "Download Data" in navigation due to missing title cellCó thể đã có người làm @admivsn đã nhận 34 ngày trước. Đang mở
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 93/100
aws/sagemaker-python-sdk#6232 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
-
[Bug] ModelTrainer with no input channels emits InputDataConfig: [], which CreatePipeline rejects (min=1) — v2 omitted the keyCó thể đã có người làm @sagemaker-bot đã nhận 6 ngày trước. Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 76/100
aws/sagemaker-python-sdk#6156 · 2 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
-
sagemaker-train should depend on mlflow-skinny, following sagemaker-mlflow 0.5.0Có thể đã có người làm @mohamedzeidan2021 đã nhận 7 ngày trước. Đang mở
Độ khó 2/5 Nửa ngày Mức phù hợp với người mới 72/100
aws/sagemaker-python-sdk#6152 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
-
ModelTrainer generates sm_train.sh with CRLF line endings on Windows causing training job failureCó thể đã có người làm @MohammedAlkindi đã nhận 25 ngày trước. Đang mở
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
aws/sagemaker-python-sdk#5904 · 1 reaction ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
Tất cả issue của aws/sagemaker-python-sdk
Issue tương tự
-
needs-human needs-triage
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 76/100
gke-labs/kube-agents#2400 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Device Details tables: FS/SF columns contradict each other (nfet_01v8 Vt row, pfet_01v8 Idsat row)Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 75/100
google/skywater-pdk#450 ·
-
Drained trajectory arrays are overwritten when the sequence buffer is reusedCó thể đã có người làm @sylvesterkaczmarek đã nhận hôm nay. Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
google-deepmind/bsuite#56 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 82/100
LearningCircuit/local-deep-research#7206 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
[TASK] Document technology stackĐang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
chingu-voyages/V62-tier3-team-33#285 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày