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Pianifica le esecuzioni della pipeline

Puoi pianificare le tue esecuzioni di Amazon SageMaker Pipelines utilizzando Amazon. EventBridge Amazon SageMaker Pipelines è supportato come destinazione in Amazon EventBridge. Ciò consente di avviare l'esecuzione della pipeline per la costruzione di modelli in base a qualsiasi evento nel bus di eventi. Con EventBridge, puoi automatizzare le esecuzioni della pipeline e rispondere automaticamente a eventi come le modifiche allo stato dei lavori di formazione o degli endpoint. Gli eventi includono il caricamento di un nuovo file nel tuo bucket Amazon S3, una modifica dello stato del tuo SageMaker endpoint Amazon dovuta a una deriva e argomenti di Amazon Simple Notification Service (). SNS

Le seguenti azioni Pipelines possono essere avviate automaticamente: 

Per ulteriori informazioni sulla pianificazione dei SageMaker lavori, consulta Automating with SageMaker Amazon. EventBridge

Pianifica una pipeline con Amazon EventBridge

Per avviare l'esecuzione di una pipeline con Amazon CloudWatch Events, devi creare una EventBridge regola. Quando crei una regola per gli eventi, specifichi un'azione mirata da intraprendere quando EventBridge riceve un evento che corrisponde alla regola. Quando un evento corrisponde alla regola, EventBridge invia l'evento alla destinazione specificata e avvia l'azione definita nella regola.

I seguenti tutorial mostrano come pianificare l'esecuzione di una pipeline EventBridge utilizzando la console o il EventBridge. AWS CLI 

Prerequisiti

Crea una EventBridge regola utilizzando la console EventBridge

La procedura seguente mostra come creare una EventBridge regola utilizzando la EventBridge console. 

La tua regola è ora in vigore e pronta per avviare le esecuzioni della pipeline.

Crea una regola utilizzando EventBridge AWS CLI

La procedura seguente mostra come creare una EventBridge regola utilizzando AWS CLI.

Pianifica una pipeline con Python SageMaker SDK

Le sezioni seguenti mostrano come impostare le autorizzazioni per accedere alle EventBridge risorse e creare la pianificazione della pipeline utilizzando Python SageMaker . SDK

Autorizzazioni richieste

È necessario disporre delle autorizzazioni necessarie per utilizzare lo scheduler della pipeline. Completa i seguenti passaggi per configurare le tue autorizzazioni:

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Principal": {
                "Service": [
                    "scheduler.amazonaws.com",
                    "sagemaker.amazonaws.com"
                ]
            },
        "Action": "sts:AssumeRole"
        }
    ]
}

Crea una pianificazione della pipeline

Utilizzando il PipelineSchedule costruttore, è possibile pianificare l'esecuzione di una pipeline una sola volta o a intervalli predeterminati. Una pianificazione della pipeline deve essere del tipo, o. at rate cron Questo set di tipi di pianificazione è un'estensione delle opzioni di EventBridge pianificazione. Per ulteriori informazioni su come utilizzare la PipelineSchedule classe, vedete sagemaker.workflow.triggers. PipelineSchedule. L'esempio seguente mostra come creare ogni tipo di pianificazione con. PipelineSchedule

from sagemaker.workflow.triggers import PipelineSchedule

# schedules a pipeline run for 12/13/2023 at time 10:15:20 UTC
my_datetime_schedule = PipelineSchedule(
    name="<schedule-name>", 
    at=datetime(2023, 12, 13, 10, 15, 20)
)

# schedules a pipeline run every 5 minutes
my_rate_schedule = PipelineSchedule(
    name="<schedule-name>", 
    rate=(5, "minutes")
)

# schedules a pipeline run at 10:15am UTC on the last Friday of each month during the years 2022 to 2023
my_cron_schedule = PipelineSchedule(
    name="<schedule-name>", 
    cron="15 10 ? * 6L 2022-2023"
)

Collega il trigger alla tua pipeline

Per collegarlo PipelineSchedule alla pipeline, put_triggers richiama la chiamata sull'oggetto pipeline creato con un elenco di trigger. Se ricevi una rispostaARN, hai creato con successo la pianificazione nel tuo account e EventBridge inizi a richiamare la pipeline di destinazione all'ora o alla frequenza specificate. È necessario specificare un ruolo con le autorizzazioni corrette per collegare i trigger a una pipeline principale. Se non ne fornite uno, Pipelines recupera il ruolo predefinito usato per creare la pipeline dal file di configurazione.

L'esempio seguente mostra come allegare una pianificazione a una pipeline.

scheduled_pipeline = Pipeline(
    name="<pipeline-name>",
    steps=[...],
    sagemaker_session=<sagemaker-session>,
)
custom_schedule = PipelineSchedule(
    name="<schedule-name>", 
    at=datetime(year=2023, month=12, date=25, hour=10, minute=30, second=30)
)
scheduled_pipeline.put_triggers(triggers=[custom_schedule], role_arn=<role>)

Descrivi i trigger correnti

Per recuperare informazioni sui trigger della pipeline creati, puoi richiamarli con il nome del trigger. describe_trigger() API Questo comando restituisce dettagli sull'espressione di pianificazione creata, ad esempio l'ora di inizio, lo stato di attivazione e altre informazioni utili. Il frammento seguente mostra un esempio di invocazione:

scheduled_pipeline.describe_trigger(name="<schedule-name>")

Risorse Cleanup Trigger

Prima di eliminare la pipeline, pulisci i trigger esistenti per evitare una perdita di risorse nel tuo account. È necessario eliminare i trigger prima di distruggere la pipeline principale. È possibile eliminare i trigger passando un elenco di nomi di trigger a. delete_triggers API Il seguente frammento mostra come eliminare i trigger.

pipeline.delete_triggers(trigger_names=["<schedule-name>"])