`HyperParameterTuningJob.create` rejects tuner tags on Python 3.14

Đang mở Phù hợp với người mới
  • Có gì không ổn?
#6,554 0 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
2/5
Thời gian dự kiến
1-3 giờ
Mức phù hợp với người mới
72/100
Loại issue
Lỗi
Độ rõ ràng
Đặc tả rõ ràng
Mức độ hoạt động
Sôi nổi
Công nghệ
python
Lĩnh vực
machine-learning

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu từ chú thích tags trên HyperParameterTuningJob.create trong mô-đun resources của sagemaker-core, và từ các đối tượng Tag được tạo trong HyperparameterTuner.tune(). Lỗi là tên Tag không đủ đường dẫn được phân giải thành mô hình resources trên Python 3.14. Hoàn thành khi một yêu cầu HPO có gắn thẻ được xác thực trên Python 3.14 và một bài kiểm thử hồi quy bao phủ trường hợp này vượt qua.

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

Mô tả

PySDK Version

  • PySDK V2 (2.x)
  • PySDK V3 (3.x)

Describe the bug

Tagged HyperparameterTuner requests fail validation on Python 3.14.
Equivalent requests succeed on Python 3.12.

The tuner creates request tags as sagemaker.core.shapes.Tag.
On Python 3.14, HyperParameterTuningJob.create() resolves its tags
annotation as list[sagemaker.core.resources.Tag].

Both classes have the same key and value fields. However, they are separate
Pydantic models. Pydantic rejects the shapes model instead of converting it to
the generated resource model.

The failure occurs before the SDK calls SageMaker.

This is not a SageMaker v3.28 regression. The behavior also reproduces with the
v3.27 component set on Python 3.14.

To reproduce

Save this script as reproduce.py. It does not call a live AWS service.

import importlib.metadata
import inspect
import sys

from pydantic import TypeAdapter
from sagemaker.core.resources import HyperParameterTuningJob
from sagemaker.core.shapes import Tag

tags_annotation = inspect.signature(
    HyperParameterTuningJob.create
).parameters["tags"].annotation

print("Python:", sys.version)
print("SageMaker:", importlib.metadata.version("sagemaker"))
print("SageMaker Core:", importlib.metadata.version("sagemaker-core"))
print("Resource annotation:", tags_annotation)

validated_tags = TypeAdapter(tags_annotation).validate_python(
    [
        Tag(
            key="project",
            value="hpo-tag-reproduction",
        )
    ]
)

print("Validated tags:", validated_tags)

Run it with Python 3.12:

uvx --python 3.12 --from sagemaker==3.28.0 python reproduce.py

The script succeeds. The annotation resolves to
sagemaker.core.shapes.Tag.

Run it with Python 3.14:

uvx --python 3.14 --from sagemaker==3.28.0 python reproduce.py

The script fails. The annotation resolves to
sagemaker.core.resources.Tag.

The same mismatch occurs during HyperparameterTuner.tune(). The tuner creates
its request tags with this code:

from sagemaker.core.shapes import Tag

tag_objects = [
    Tag(key=boto_tag["Key"], value=boto_tag["Value"])
    for boto_tag in (_to_boto_tag(tag) for tag in self.tags)
]

Expected behavior

HyperParameterTuningJob.create() must accept the tag model produced by
HyperparameterTuner on every supported Python version.

Screenshots or logs

Python 3.14 produces this error:

Resource annotation: typing.List[sagemaker.core.resources.Tag] | None
Traceback (most recent call last):
  ...
pydantic_core._pydantic_core.ValidationError:
1 validation error for nullable[list[Tag]]
0
  Input should be a valid dictionary or instance of Tag
  [type=model_type,
   input_value=Tag(key='project', value='hpo-tag-reproduction'),
   input_type=Tag]

System information

  • SageMaker Python SDK version: 3.28.0
  • SageMaker Core version: 2.28.0
  • SageMaker Train version: 1.28.0
  • Framework name (eg. PyTorch) or algorithm (eg. KMeans): Framework-independent
  • Framework version: Not applicable
  • Python version: 3.14
  • CPU or GPU: CPU
  • Custom Docker image (Y/N): Reproduces before image selection

Additional context

Python 3.14 uses deferred annotation evaluation. The unqualified Tag name
resolves after sagemaker.core.resources.Tag exists in the module.

Earlier Python versions capture the imported sagemaker.core.shapes.Tag when
the function is defined.

A stable fix can import the public shape with an unambiguous alias:

from sagemaker.core.shapes import Tag as ShapeTag

def create(
    # ...
    tags: list[ShapeTag] | None = None,
):
    ...

Tests must exercise tagged HPO request validation on Python 3.14.

Ngôn ngữ chính
Python
Star
2.3k
Fork
1.3k
Merge trung bình
1 ngày 14 giờ
Pull request đã merge (30 ngày)
62

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.