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Transferencia de datos entre pasos

Al crear canalizaciones con Amazon SageMaker Pipelines, es posible que necesite pasar los datos de un paso al siguiente. Por ejemplo, es posible que desee utilizar los artefactos del modelo generados por un paso de entrenamiento como entrada para un paso de evaluación del modelo o implementación. Puede usar esta funcionalidad para crear pasos de canalización interdependientes y crear sus flujos de trabajo de ML.

Cuando necesite recuperar información de la salida de un paso de la canalización, puede usar JsonGet. JsonGet le ayuda a extraer información de Amazon S3 o de archivos de propiedades. En las siguientes secciones, se explican los métodos que puede utilizar para extraer la salida de los pasos con JsonGet.

Transferencia de datos entre pasos con Amazon S3

Puede usarlo JsonGet en a ConditionStep para obtener el JSON resultado directamente de Amazon S3. Amazon S3 URI puede ser una Std:Join función que contenga cadenas primitivas, variables de ejecución de canalización o parámetros de canalización. El siguiente ejemplo muestra cómo puede utilizar JsonGet en un ConditionStep:

# Example json file in s3 bucket generated by a processing_step
{
   "Output": [5, 10]
}

cond_lte = ConditionLessThanOrEqualTo(
    left=JsonGet(
        step_name="<step-name>",
        s3_uri="<s3-path-to-json>",
        json_path="Output[1]"
    ),
    right=6.0
)

Si utiliza una ruta JsonGet de Amazon S3 en el paso de condición, debe añadir explícitamente una dependencia entre el paso de condición y el paso que genera la JSON salida. En el siguiente ejemplo, el paso de condición se crea con una dependencia en el paso de procesamiento:

cond_step = ConditionStep(
        name="<step-name>",
        conditions=[cond_lte],
        if_steps=[fail_step],
        else_steps=[register_model_step],
        depends_on=[processing_step],
)

Transferencia de datos entre pasos con archivos de propiedades

Use los archivos de propiedades para almacenar la información de la salida de un paso de procesamiento. Resulta particularmente útil cuando se analizan los resultados de un paso de procesamiento para decidir cómo se debe ejecutar un paso condicional. La JsonGet función procesa un archivo de propiedades y le permite utilizar la JsonPath notación para consultar el JSON archivo de propiedades. Para obtener más información sobre la JsonPath notación, consulte el JsonPath repositorio.

Para almacenar un archivo de propiedades para utilizarlo más adelante, primero debe crear una instancia PropertyFile con el siguiente formato. El path parámetro es el nombre del JSON archivo en el que se guarda el archivo de propiedades. Cualquier output_name debe coincidir con el output_name de la ProcessingOutput que defina en el paso de procesamiento. Esto permite que el archivo de propiedades capture la ProcessingOutput en el paso.

from sagemaker.workflow.properties import PropertyFile

<property_file_instance> = PropertyFile(
    name="<property_file_name>",
    output_name="<processingoutput_output_name>",
    path="<path_to_json_file>"
)

Cuando cree la ProcessingStep instancia, añada el property_files parámetro para enumerar todos los archivos de parámetros que el servicio Amazon SageMaker Pipelines debe indexar. De este modo, se guarda el archivo de propiedades para utilizarse más adelante.

property_files=[<property_file_instance>]

Para usar el archivo de propiedades en un paso de condición, property_file agréguelo a la condición que pase al paso de condición, como se muestra en el siguiente ejemplo, para consultar el JSON archivo de la propiedad que desee mediante el json_path parámetro.

cond_lte = ConditionLessThanOrEqualTo(
    left=JsonGet(
        step_name=step_eval.name,
        property_file=<property_file_instance>,
        json_path="mse"
    ),
    right=6.0
)

Para ver ejemplos más detallados, consulte Property File en Amazon SageMaker Python SDK.