Lift-and-shift @step デコレータを使用した Python コード

@step デコレータは、ローカル機械学習 (ML) コードを 1 つ以上のパイプラインステップに変換する機能です。ML 関数は、どの ML プロジェクトでも同じように記述できます。デ@remoteコレータを使用してローカルまたはトレーニングジョブとしてテストされると、@stepデコレータを追加して関数を SageMaker パイプラインステップに変換できます。その後、 @stepデコレーションされた関数呼び出しの出力をステップとしてパイプラインに渡して、パイプラインを作成して実行できます。一連の関数をデ@stepコレータと連鎖させて、複数ステップの指向性非循環グラフ (DAG) パイプラインを作成することもできます。

@step デコレータを使用する設定は、@remoteデコレータを使用する設定と同じです。環境のセットアップ方法と設定ファイルを使用してデフォルトを設定する方法の詳細については、リモート関数のドキュメントを参照してください。@step デコレータの詳細については、「sagemaker.workflow.function_step.step」を参照してください。

@step デコレータの使用を示すサンプルノートブックを表示するには、「@step デコレータのサンプルノートブック」を参照してください。

以下のセクションでは、デ@stepコレータを使用してローカル ML コードに注釈を付けて、ステップを作成し、ステップを使用してパイプラインを作成して実行し、ユースケースのエクスペリエンスをカスタマイズする方法について説明します。