Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

SageMakerClient CustomSession uses default values instead of passed user session

Đã đóng
  • Có gì không ổn?
#6,069 0 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
3/5
Thời gian dự kiến
1-2 ngày
Mức phù hợp với người mới
68/100
Loại issue
Lỗi
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức độ hoạt động
Ít trao đổi
Công nghệ
aws, python
Lĩnh vực
cloud, machine-learning

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu trong sagemaker-core/src/sagemaker/core/utils/utils.py, xung quanh SageMakerClient.init (xấp xỉ các dòng 395–406), sau đó so sánh cách các client sagemaker-runtime, featurestore và metrics sử dụng session được cung cấp. Chạy bản tái hiện nhiều profile được cung cấp và xác minh rằng CreateTrainingJob sử dụng account và region được chỉ định thay vì profile mặc định.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

component: pysdk-team type: bug

PySDK Version

  • PySDK V2 (2.x)
  • PySDK V3 (3.x)

Describe the bug
SageMakerClient builds the sagemaker client from botocore.session.get_session(), ignoring the provided user session resulting in cross-account CreateTrainingJob failures.

In sagemaker-core 2.16.0, SageMakerClient.init (sagemaker/core/utils/utils.py, ~L395–406) creates self.sagemaker_client from a fresh default botocore session (botocore.session.get_session() → custom_session) rather than the session argument, under a # TODO: Remove post-launch custom service-model loader. The sagemaker-runtime/featurestore/metrics clients correctly use session. Because the class is a SingletonMeta singleton, the first (default-credential) client is reused process-wide ignoring passed in user sessions.

Impact: callers that pass an explicit boto3 session (e.g. ModelTrainer(sagemaker_session=…) → TrainingJob.create(session=…)) have the control-plane call issued under the ambient default AWS profile instead. When the execution role is in a different account than the default profile, CreateTrainingJob fails with ValidationException: RoleArn: Cross-account pass role is not allowed.

To reproduce
If a user has multiple AWS profiles (all for different accounts) set up in ~/.aws/config and the default in ~/.aws/credentials is NOT the same account as the intended profile that is used to create the SageMaker Session then CreateTrainingJob will fail with ValidationException: RoleArn: Cross-account pass role is not allowed.

from sagemaker.core.helper.session_helper import Session
from sagemaker.train import ModelTrainer
from sagemaker.train.configs import SourceCode, Compute, InputData
import boto3

sess = Session(boto_session=boto3.Session(profile_name="acct-A", region_name="us-east-2"))
ModelTrainer(
    sagemaker_session=sess,                                   # account A
    role="arn:aws:iam::<ACCOUNT_A>:role/<your-exec-role>",    # account A
    training_image="<ACCOUNT_A>.dkr.ecr.us-east-2.amazonaws.com/img:latest",
    compute=Compute(instance_type="ml.m5.xlarge", instance_count=1),
    source_code=SourceCode(source_dir="src", entry_script="train.py"),
).train(input_data_config=[InputData(channel_name="train", data_source="s3://bucket/train/")])
# -> ValidationException: RoleArn: Cross-account pass role is not allowed
#    (only when your *default* AWS profile is a different account than A)

Expected behavior
A training job to be created and executed in the specified account. This is a migration from v2 to v3 and the v2 implementation of this works without issue creating training jobs in the targeted accounts based on the profile passed to the Session.

Screenshots or logs
If applicable, add screenshots or logs to help explain your problem.

System information
A description of your system. Please provide:

  • SageMaker Python SDK version: 3.15.1
  • Framework name (eg. PyTorch) or algorithm (eg. KMeans): SKLearn
  • Framework version: 1.4-2
  • Python version: py3
  • CPU or GPU: CPU
  • Custom Docker image (Y/N): N

Additional context
This issue also seems to persist to the latest version of 3.16 since the same custom_session is also used to initiate the sagemaker_client.

Ngôn ngữ chính
Python
Star
2.3k
Fork
1.3k
Merge trung bình
3 ngày 10 giờ
Pull request đã merge (30 ngày)
88

Chuẩn bị môi trường

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của aws/sagemaker-python-sdk

Tất cả issue của aws/sagemaker-python-sdk

Issue tương tự

Thêm issue về Python

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.