Parâmetros de pipeline - Amazon SageMaker

Parâmetros de pipeline

Você pode introduzir variáveis na definição do seu pipeline usando parâmetros. Você pode referenciar os parâmetros que você define em toda a definição do pipeline. Os parâmetros têm um valor padrão, que você pode substituir especificando os valores dos parâmetros ao iniciar a execução de um pipeline. O valor padrão deve ser uma instância que corresponda ao tipo de parâmetro. Todos os parâmetros usados nas definições de etapas devem ser definidos na definição do pipeline. Este tópico descreve os parâmetros que você pode definir e como implementá-los.

O Amazon SageMaker Pipelines é compatível com os seguintes tipos de parâmetros:

  • ParameterString: representando um parâmetro de string.

  • ParameterInteger: representando um parâmetro inteiro.

  • ParameterFloat: representando um parâmetro flutuante.

  • ParameterBoolean: representando um tipo booleano de Python.

Os grupos e parâmetros têm o seguinte formato:

<parameter> = <parameter_type>( name="<parameter_name>", default_value=<default_value> )

O exemplo a seguir mostra uma implementação de parâmetros de exemplo.

from sagemaker.workflow.parameters import ( ParameterInteger, ParameterString, ParameterFloat, ParameterBoolean ) processing_instance_count = ParameterInteger( name="ProcessingInstanceCount", default_value=1 )

Você passa o parâmetro ao criar seu pipeline, conforme mostrado no exemplo a seguir.

pipeline = Pipeline( name=pipeline_name, parameters=[ processing_instance_count ], steps=[step_process] )

Também é possível passar um valor de parâmetro diferente do padrão para uma execução de pipeline, conforme mostrado no exemplo a seguir.

execution = pipeline.start( parameters=dict( ProcessingInstanceCount="2", ModelApprovalStatus="Approved" ) )

Você pode manipular parâmetros com funções do SageMaker Python SDK, como sagemaker.workflow.functions.Join. Para obter mais informações sobre parâmetros, consulte Parâmetros do Pipelines do SageMaker.

Para ver as limitações conhecidas dos parâmetros do Pipelines, consulte Limitações: parametrização no Amazon SageMaker Python SDK.