Schritt „Informationen an und aus Ihrem Notizbuch weiterleiten“ - Amazon SageMaker
Übergeben Sie UmgebungsvariablenParameter übergebenRufen Sie Informationen aus einem vorherigen Schritt ab

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Schritt „Informationen an und aus Ihrem Notizbuch weiterleiten“

In den folgenden Abschnitten werden Möglichkeiten beschrieben, Informationen als Umgebungsvariablen und Parameter an Ihr Notebook zu übergeben.

Übergeben Sie Umgebungsvariablen

Übergeben Sie Umgebungsvariablen als Wörterbuch an das environment_variable Argument IhresNotebookJobStep, wie im folgenden Beispiel gezeigt:

environment_variables = {"RATE": 0.0001, "BATCH_SIZE": 1000}

notebook_job_step = NotebookJobStep(
    ...
    environment_variables=environment_variables,
    ...
)

Sie können die Umgebungsvariablen im Notizbuch verwendenos.getenv(), indem Sie, wie im folgenden Beispiel gezeigt, verwenden:

# inside your notebook
import os
print(f"ParentNotebook: env_key={os.getenv('env_key')}")

Parameter übergeben

Wenn Sie Parameter an den ersten Notebook-Job-Schritt in Ihrer NotebookJobStep Instanz übergeben, möchten Sie möglicherweise optional eine Zelle in Ihrem Jupyter-Notebook taggen, um anzugeben, wo neue Parameter oder Parameterüberschreibungen angewendet werden sollen. Anweisungen zum Markieren einer Zelle in Ihrem Jupyter-Notizbuch finden Sie unter. Parametrisieren Ihres Notebooks

Sie übergeben Parameter über den Parameter des parameters Notebook-Job-Schritts, wie im folgenden Codeausschnitt dargestellt:

notebook_job_parameters = {
    "company": "Amazon",
}

notebook_job_step = NotebookJobStep(
    ...
    parameters=notebook_job_parameters,
    ...
)

In Ihrem Eingabe-Notizbuch werden Ihre Parameter nach der Zelle angewendet, die mit dem Tag markiert ist, parameters oder am Anfang des Notizbuches, wenn Sie keine markierte Zelle haben.

# this cell is in your input notebook and is tagged with 'parameters'
# your parameters and parameter overrides are applied after this cell
company='default'
# in this cell, your parameters are applied
# prints "company is Amazon"
print(f'company is {company}')

Rufen Sie Informationen aus einem vorherigen Schritt ab

In der folgenden Diskussion wird erklärt, wie Sie Daten aus einem vorherigen Schritt extrahieren können, um sie an Ihren Notebook-Job-Schritt weiterzuleiten.

propertiesAttribut verwenden

Sie können die folgenden Eigenschaften mit dem properties Attribut des vorherigen Schritts verwenden:

  • ComputingJobName— Der Name des Schulungsjobs

  • ComputingJobStatus— Der Status des Schulungsjobs

  • NotebookJobInputLocation—Der eingegebene Amazon S3 S3-Speicherort

  • NotebookJobOutputLocationPrefix— Der Pfad zu den Ergebnissen Ihrer Trainingsjobs, genauer gesagt{NotebookJobOutputLocationPrefix}/{training-job-name}/output/output.tar.gz. Er enthält Ausgaben

  • InputNotebookName— Der Name der Eingabe-Notebook-Datei

  • OutputNotebookName— Der Name der Ausgabe-Notizbuchdatei (der möglicherweise nicht im Ausgabeordner des Trainingsjobs vorhanden ist, falls der Job fehlschlägt)

Der folgende Codeausschnitt zeigt, wie Parameter aus dem Eigenschaftenattribut extrahiert werden.

notebook_job_step2 = NotebookJobStep(
    ....
    parameters={
        "step1_JobName": notebook_job_step1.properties.ComputingJobName,
        "step1_JobStatus": notebook_job_step1.properties.ComputingJobStatus,
        "step1_NotebookJobInput": notebook_job_step1.properties.NotebookJobInputLocation,
        "step1_NotebookJobOutput": notebook_job_step1.properties.NotebookJobOutputLocationPrefix,
    }

Benutze JsonGet

Wenn Sie andere als die zuvor genannten Parameter übergeben möchten und die JSON Ausgaben Ihres vorherigen Schritts in Amazon S3 gespeichert sind, verwenden SieJsonGet. JsonGetist ein allgemeiner Mechanismus, mit dem Daten direkt aus JSON Dateien in Amazon S3 extrahiert werden können.

Gehen Sie wie folgt vorJsonGet, um JSON Dateien in Amazon S3 mit zu extrahieren:

  1. Laden Sie Ihre JSON Datei auf Amazon S3 hoch. Wenn Ihre Daten bereits auf Amazon S3 hochgeladen wurden, überspringen Sie diesen Schritt. Das folgende Beispiel zeigt das Hochladen einer JSON Datei auf Amazon S3.

    import json
from sagemaker.s3 import S3Uploader

output = {
    "key1": "value1", 
    "key2": [0,5,10]
}
            
json_output = json.dumps(output)

with open("notebook_job_params.json", "w") as file:
    file.write(json_output)

S3Uploader.upload(
    local_path="notebook_job_params.json",
    desired_s3_uri="s3://path/to/bucket"
)

  2. Geben Sie Ihren S3 URI und den JSON Pfad zu dem Wert an, den Sie extrahieren möchten. Im folgenden Beispiel wird ein Objekt JsonGet zurückgegeben, das den Index 2 des mit key key2 (10) verknüpften Werts darstellt.

    NotebookJobStep(
    ....
    parameters={
        # the key job_key1 returns an object representing the value 10
        "job_key1": JsonGet(
            s3_uri=Join(on="/", values=["s3:/", ..]),
            json_path="key2[2]" # value to reference in that json file
        ), 
        "job_key2": "Amazon" 
    }
)