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Lift-and-shift Python-Code mit dem @step -Decorator
Der @step Decorator ist eine Funktion, die Ihren lokalen ML-Code (Machine Learning) in einen oder mehrere Pipeline-Schritte umwandelt. Sie können Ihre ML-Funktion so schreiben, wie Sie es für jedes ML-Projekt tun würden. Nachdem Sie die Funktion lokal oder als Schulungsaufgabe mit dem @remote Decorator getestet haben, können Sie sie in einen SageMaker Pipeline-Schritt umwandeln, indem Sie einen @step Decorator hinzufügen. Anschließend können Sie die Ausgabe des @step mit -dekorierten Funktionen versehenen Funktionsaufrufs als Schritt an Pipelines übergeben, um eine Pipeline zu erstellen und auszuführen. Sie können eine Reihe von Funktionen mit dem @step Decorator verketten, um auch eine mehrstufige gerichtete azyklische Graph () -Pipeline zu erstellen. DAG
Das Setup für die Verwendung des @step Decorators ist dasselbe wie das Setup für die Verwendung des Decorators. @remote Einzelheiten zur Einrichtung der Umgebung und zur Verwendung einer Konfigurationsdatei zum Festlegen von Standardeinstellungen finden Sie in der Dokumentation zur Remote-Funktion. Weitere Informationen zum @step Decorator finden Sie unter sagemaker.workflow.function_step.step.
In den folgenden Abschnitten wird erklärt, wie Sie Ihren lokalen ML-Code mit einem @step Decorator annotieren können, um einen Schritt zu erstellen, mithilfe des Schritts eine Pipeline zu erstellen und auszuführen und das Erlebnis an Ihren Anwendungsfall anzupassen.
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