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Práticas recomendadas

As seções a seguir sugerem as melhores práticas a serem seguidas ao usar o @step decorador nas etapas do pipeline.

Use piscinas quentes

Para uma execução mais rápida das etapas da tubulação, use a funcionalidade de pool quente fornecida para trabalhos de treinamento. Você pode ativar a funcionalidade de piscina aquecida fornecendo o keep_alive_period_in_seconds argumento ao @step decorador, conforme demonstrado no trecho a seguir:

@step(
   keep_alive_period_in_seconds=900
)

Para obter mais informações sobre grupos quentes, consulte Treine usando piscinas aquecidas SageMaker gerenciadas.

Estruture seu diretório

É recomendável usar módulos de código ao usar o @step decorador. Coloque o pipeline.py módulo, no qual você invoca as funções de etapa e define o pipeline, na raiz do espaço de trabalho. A estrutura recomendada é mostrada da seguinte forma:

.
├── config.yaml # the configuration file that define the infra settings
├── requirements.txt # dependencies
├── pipeline.py  # invoke @step-decorated functions and define the pipeline here
├── steps/
| ├── processing.py
| ├── train.py
├── data/
├── test/