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파이프라인 파라미터
파라미터를 사용하여 파이프라인 정의에 변수를 도입할 수 있습니다. 파이프라인 정의 전체에서 정의한 파라미터를 참조할 수 있습니다. 파라미터에는 기본값이 있으며, 파이프라인 실행을 시작할 때 파라미터 값을 지정하여 기본값을 재정의할 수 있습니다. 기본값은 파라미터 유형과 일치하는 인스턴스여야 합니다.단계 정의에 사용되는 모든 파라미터는 파이프라인 정의에 정의되어야 합니다. 이 주제에서는 정의할 수 있는 파라미터와 이를 구현하는 방법을 설명합니다.
Amazon SageMaker Pipelines은 다음 파라미터 유형을 지원합니다.
-
ParameterString
- 문자열 파라미터를 나타냅니다. -
ParameterInteger
- 정수 파라미터를 나타냅니다. -
ParameterFloat
- 플로트 파라미터를 나타냅니다. -
ParameterBoolean
- 부울 Python 형식을 나타냅니다.
파라미터의 형식은 다음과 같습니다.
<parameter>
=<parameter_type>
( name="<parameter_name>
", default_value=<default_value>
)
다음 예제에서는 예제 파라미터 구현을 보여 줍니다.
from sagemaker.workflow.parameters import ( ParameterInteger, ParameterString, ParameterFloat, ParameterBoolean ) processing_instance_count = ParameterInteger( name="ProcessingInstanceCount", default_value=1 )
다음 예제와 같이 파이프라인을 생성할 때 파라미터를 전달합니다.
pipeline = Pipeline( name=pipeline_name, parameters=[ processing_instance_count ], steps=[step_process] )
다음 예제와 같이 기본값과 다른 파라미터 값을 파이프라인 실행에 전달할 수도 있습니다.
execution = pipeline.start( parameters=dict( ProcessingInstanceCount="2", ModelApprovalStatus="Approved" ) )
와 같은 SageMaker Python SDK 함수를 사용하여 파라미터를 조작할 수 있습니다 sagemaker.workflow.functions.Join
. 파라미터에 대한 자세한 내용은 SageMaker 파이프라인 파라미터 섹션을
파이프라인 파라미터의 알려진 제한 사항은 Amazon SageMaker PythonSDK