Pipeline-Parameter - Amazon SageMaker AI

Pipeline-Parameter

Sie können Variablen mithilfe von Parametern in Ihre Pipeline-Definition aufnehmen. Sie können in Ihrer Pipeline-Definition auf Parameter verweisen, die Sie definieren. Parameter haben einen Standardwert, den Sie überschreiben können, indem Sie beim Starten einer Pipeline-Ausführung Parameterwerte angeben. Der Standardwert muss eine Instance sein, die dem Parametertyp entspricht. Alle in Schrittdefinitionen verwendeten Parameter müssen in Ihrer Pipeline-Definition definiert sein. In diesem Thema werden die Parameter beschrieben, die Sie definieren können, und wie Sie sie implementieren können.

Amazon SageMaker Pipelines unterstützt die folgenden Parametertypen:

  • ParameterString– Stellt einen Zeichenkettenparameter dar.

  • ParameterInteger– Stellt einen Integer-Parameter dar.

  • ParameterFloat– Stellt einen Float-Parameter dar.

  • ParameterBoolean– Stellt einen booleschen Python-Typ dar.

Die Parameter haben das folgende Format:

<parameter> = <parameter_type>( name="<parameter_name>", default_value=<default_value> )

Das folgende Beispiel zeigt eine Beispielimplementierung eines Parameters.

from sagemaker.workflow.parameters import ( ParameterInteger, ParameterString, ParameterFloat, ParameterBoolean ) processing_instance_count = ParameterInteger( name="ProcessingInstanceCount", default_value=1 )

Sie übergeben den Parameter bei der Erstellung Ihrer Pipeline wie im folgenden Beispiel dargestellt.

pipeline = Pipeline( name=pipeline_name, parameters=[ processing_instance_count ], steps=[step_process] )

Sie können auch einen Parameterwert, der vom Standardwert abweicht, an eine Pipeline-Ausführung übergeben, wie im folgenden Beispiel gezeigt.

execution = pipeline.start( parameters=dict( ProcessingInstanceCount="2", ModelApprovalStatus="Approved" ) )

Sie können Parameter mit SageMaker Python SDK-Funktionen wie sagemaker.workflow.functions.Join bearbeiten. Weitere Informationen zu Parametern finden Sie unter SageMaker Pipelines Parameter.

Bekannte Einschränkungen der Pipeline-Parameter finden Sie unter Einschränkungen – Parametrisierung im Amazon SageMaker Python SDK.