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Ao decidir se deve reutilizar uma etapa anterior de pipeline ou executar a etapa novamente, o Pipelines verifica se determinados atributos foram alterados. Se o conjunto de atributos for diferente de todas as execuções anteriores dentro do período de tempo limite, a etapa será executada novamente. Esses atributos incluem artefatos de entrada, especificação de aplicação ou algoritmo e variáveis de ambiente. A lista a seguir mostra cada tipo de etapa do pipeline e os atributos que, se alterados, iniciam uma nova execução da etapa. Para obter mais informações sobre quais parâmetros do SDK do Python são usados para criar os seguintes atributos, consulte Configuração de cache na
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AppSpecification
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Environment
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ProcessingInputs. Esse atributo contém informações sobre o script de pré-processamento.
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AlgorithmSpecification
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CheckpointConfig
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DebugHookConfig
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DebugRuleConfigurations
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Environment
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HyperParameters
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InputDataConfig. Esse atributo contém informações sobre o script de treinamento.
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HyperParameterTuningJobConfig
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TrainingJobDefinition. Esse atributo é composto por vários atributos secundários, e nem todos fazem com que a etapa seja executada novamente. Os atributos secundários que podem incorrer em uma nova execução (se alterados) são:
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AlgorithmSpecification
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HyperParameterRanges
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InputDataConfig
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StaticHyperParameters
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TuningObjective
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TrainingJobDefinitions
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MLJobConfiguração automática. Esse atributo é composto por vários atributos secundários, e nem todos fazem com que a etapa seja executada novamente. Os atributos secundários que podem incorrer em uma nova execução (se alterados) são:
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CompletionCriteria
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CandidateGenerationConfig
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DataSplitConfig
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Modo
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MLJobObjetivo automático
InputDataConfig
ProblemType
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DataProcessing
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Environment
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ModelName
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TransformInput
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ClarifyCheckConfig
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CheckJobConfig
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SkipCheck
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RegisterNewBaseline
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ModelPackageGroupName
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SuppliedBaselineConstraints
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QualityCheckConfig
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CheckJobConfig
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SkipCheck
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RegisterNewBaseline
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ModelPackageGroupName
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SuppliedBaselineConstraints
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SuppliedBaselineStatistics
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ClusterId
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StepConfig
