Limitations - Amazon SageMaker AI
Limites des arguments des fonctionsImportations de fonctionsRéférencement des membres enfants de la valeur de retour de la fonctionFonctionnalités de pipeline existantes qui ne sont pas prises en charge

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Limitations

Les sections suivantes décrivent les limites dont vous devez tenir compte lorsque vous utilisez le décorateur @step pour les étapes de votre pipeline.

Limites des arguments des fonctions

Lorsque vous transmettez un argument d’entrée à la fonction décorée avec @step, les limites suivantes s’appliquent :

  • Vous pouvez transmettre les objets DelayedReturn, Properties (d’étapes d’autres types), Parameter et ExecutionVariable aux fonctions décorées avec @step en tant qu’arguments. Mais les fonctions décorées avec @step ne prennent pas en charge les objets JsonGet et Join en tant qu’arguments.

  • Vous ne pouvez pas accéder directement à une variable de pipeline à partir d’une fonction @step. L’exemple suivant génère une erreur :

    param = ParameterInteger(name="<parameter-name>", default_value=10)

@step
def func():
    print(param)

func() # this raises a SerializationError

  • Vous ne pouvez pas imbriquer une variable de pipeline dans un autre objet et la transmettre à une fonction @step. L’exemple suivant génère une erreur :

    param = ParameterInteger(name="<parameter-name>", default_value=10)

@step
def func(arg):
    print(arg)

func(arg=(param,)) # this raises a SerializationError because param is nested in a tuple

  • Les entrées et sorties d’une fonction étant sérialisées, le type de données pouvant être transmis en entrée ou en sortie à partir d’une fonction est soumis à des restrictions. Consultez la section Sérialisation et désérialisation des données de Invoquer une fonction à distance pour plus de détails. Les mêmes restrictions s’appliquent aux fonctions décorées avec @step.

  • Tout objet doté d’un client boto ne peut pas être sérialisé. Vous ne pouvez donc pas transmettre de tels objets en entrée ou en sortie à partir d’une fonction décorée avec @step. Par exemple, les classes clientes du SDK SageMaker Python telles que EstimatorPredictor, et ne Processor peuvent pas être sérialisées.

Importations de fonctions

Vous devez importer les bibliothèques requises par l’étape à l’intérieur plutôt qu’à l’extérieur de la fonction. Si vous les importez à l’échelle mondiale, vous risquez une collision d’importation lors de la sérialisation de la fonction. Par exemple, sklearn.pipeline.Pipeline pourrait être remplacé par sagemaker.workflow.pipeline.Pipeline.

Référencement des membres enfants de la valeur de retour de la fonction

Si vous référencez des membres enfants d’une valeur de retour d’une fonction décorée avec @step, les limites suivantes s’appliquent :

  • Vous pouvez référencer les membres enfants avec [] si l’objet DelayedReturn représente un tuple, une liste ou un dict, comme indiqué dans l’exemple suivant :

    delayed_return[0]
delayed_return["a_key"]
delayed_return[1]["a_key"]

  • Vous ne pouvez pas décompresser la sortie d’un tuple ou d’une liste, car la longueur exacte du tuple ou de la liste sous-jacent(e) ne peut pas être connue lorsque vous invoquez la fonction. L’exemple suivant génère une erreur :

    a, b, c = func() # this raises ValueError

  • Vous ne pouvez pas itérer sur un objet DelayedReturn. L’exemple suivant déclenche une erreur :

    for item in func(): # this raises a NotImplementedError

  • Vous ne pouvez pas référencer des membres enfants arbitraires avec « . ». L’exemple suivant génère une erreur :

    delayed_return.a_child # raises AttributeError

Fonctionnalités de pipeline existantes qui ne sont pas prises en charge

Vous ne pouvez pas utiliser le décorateur @step avec les fonctionnalités de pipeline suivantes :