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パイプライン実行のスケジュール

Amazon SageMaker モデル構築パイプラインの実行は、Amazon EventBridgeを使用してスケジュールできます。Amazon SageMaker Model Building Pipelines は、Amazon EventBridgeのターゲットとしてサポートされています。これにより、イベントバス内の任意のイベントに基づいて、モデル構築パイプラインの実行を開始できます。を使用すると EventBridge、パイプラインの実行を自動化し、トレーニングジョブやエンドポイントのステータスの変更などのイベントに自動的に対応できます。イベントには、Amazon S3 バケットにアップロードされる新しいファイル、ドリフトによる Amazon SageMaker エンドポイントのステータスの変更、Amazon Simple Notification Service (SNS) トピックが含まれます。

次の SageMaker パイプラインアクションを自動的に開始できます。 

SageMaker ジョブのスケジュールの詳細については、「Amazon SageMaker による自動化」を参照してください EventBridge。

Amazon でパイプラインをスケジュールする EventBridge

Amazon CloudWatch Events でパイプラインの実行を開始するには、 EventBridgeルール を作成する必要があります。イベントのルールを作成するときは、 がルールに一致するイベント EventBridge を受信したときに実行するターゲットアクションを指定します。イベントがルールに一致すると、 EventBridge は指定されたターゲットにイベントを送信し、ルールで定義されたアクションを開始します。

以下のチュートリアルでは、 コンソールまたは EventBridge を使用して でパイプラインの実行を EventBridgeスケジュールする方法を示します AWS CLI。 

前提条件

コンソール EventBridgeを使用して EventBridge ルールを作成する

次の手順は、 EventBridge コンソールを使用して EventBridge ルールを作成する方法を示しています。 

これでルールが有効になり、パイプラインの実行を開始する準備が整います。

を使用して EventBridge ルールを作成する AWS CLI

次の手順は、 を使用して EventBridge ルールを作成する方法を示しています AWS CLI。

SageMaker Python でパイプラインをスケジュールする SDK

以下のセクションでは、Python を使用して EventBridge リソースにアクセスし、パイプラインスケジュールを作成するアクセス許可を設定する方法を示します SageMaker SDK。

必要なアクセス許可

パイプラインスケジューラを使用するには、必要なアクセス許可が必要です。アクセス許可を設定するには、次のステップを実行します。

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

パイプラインスケジュールを作成する

PipelineSchedule コンストラクタを使用すると、パイプラインを 1 回または所定の間隔で実行するようにスケジュールできます。パイプラインスケジュールは、at、、rateまたは のタイプである必要がありますcron。このスケジューリングタイプのセットは、EventBridge スケジューリングオプション を拡張したものです。PipelineSchedule クラスの使用方法の詳細については、「sagemaker.workflow.triggers」を参照してください。PipelineSchedule次の例は、 を使用して各スケジューリングタイプを作成する方法を示しています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"
)

トリガーをパイプラインにアタッチする

をパイプラインPipelineScheduleにアタッチするには、作成したパイプラインオブジェクトの put_triggers 呼び出しをトリガーのリストで呼び出します。レスポンス が表示された場合ARN、アカウントでスケジュールが正常に作成され、指定された時刻またはレートでターゲットパイプラインの呼び出し EventBridge が開始されます。親パイプラインにトリガーをアタッチするには、正しいアクセス許可を持つロールを指定する必要があります。指定しない場合、 SageMaker パイプラインは設定ファイル からパイプラインの作成に使用されるデフォルトのロールを取得します。

次の例は、スケジュールをパイプラインにアタッチする方法を示しています。

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>)

現在のトリガーを記述する

作成したパイプライントリガーに関する情報を取得するには、トリガー名describe_trigger()APIで を呼び出します。このコマンドは、開始時刻、有効状態、その他の有用な情報など、作成されたスケジュール式に関する詳細を返します。次のスニペットは、サンプル呼び出しを示しています。

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

クリーンアップトリガーリソース

パイプラインを削除する前に、既存のトリガーをクリーンアップして、アカウントのリソースリークを回避します。親パイプラインを破棄する前に、トリガーを削除する必要があります。トリガー名のリストを delete_triggers に渡すことで、トリガーを削除できますAPI。次のスニペットは、トリガーを削除する方法を示しています。

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