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Lift-and-shift Código Python con el decorador @step
El @step decorador es una función que convierte el código de aprendizaje automático (ML) local en uno o más pasos de canalización. Puedes escribir tu función de ML como lo harías para cualquier proyecto de ML. Una vez probada localmente o como un trabajo de formación con el @remote decorador, puedes convertir la función en un paso SageMaker en proceso añadiendo un @step decorador. A continuación, puedes pasar el resultado de la llamada a la función @step -decorada como paso a Pipelines para crear y ejecutar una canalización. También puedes encadenar una serie de funciones con el @step decorador para crear también una canalización de grafos acíclicos () DAG dirigida de varios pasos.
La configuración para usar el @step decorador es la misma que la configuración para usar el decorador. @remote Puede consultar la documentación de las funciones remotas para obtener detalles sobre cómo configurar el entorno y utilizar un archivo de configuración para establecer los valores predeterminados. Para obtener más información sobre el @step decorador, consulte sagemaker.workflow.function_step.step.
En las siguientes secciones se explica cómo puedes anotar tu código ML local con un @step decorador para crear un paso, crear y ejecutar una canalización utilizando el paso y personalizar la experiencia para tu caso de uso.
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