開啟步驟快取

若要開啟步驟快取，您必須將 CacheConfig 屬性新增至步驟定義。 CacheConfig 屬性會在管道定義檔案中使用以下格式：

{
    "CacheConfig": {
        "Enabled": false,
        "ExpireAfter": "<time>"
    }
}

Enabled 欄位會指出是否針對特定步驟開啟了快取。您可以設定 欄位為 true，告知 SageMaker AI 嘗試尋找具有相同屬性的先前步驟執行。或者，您可以將 欄位設定為 false，告知 SageMaker AI 每次管道執行時都會執行步驟。 ExpireAfter 是 ISO8601 持續時間格式的字串，可定義逾時期間。ExpireAfter 持續時間可以是年、月、週、日、小時或分鐘值。每個值由一個數字組成，後跟一個表示持續時間單位的字母。例如：

下列討論說明使用 Amazon SageMaker Python 為新的或預先存在的管道開啟快取的程序SDK。

為新管道開啟快取

對於新管道，請使用 enable_caching=True 初始化 CacheConfig 執行個體，並將其作為管道步驟輸入提供。下列範例會為訓練步驟開啟逾時時間為 1 小時的快取：

from sagemaker.workflow.pipeline_context import PipelineSession
from sagemaker.workflow.steps import CacheConfig
      
cache_config = CacheConfig(enable_caching=True, expire_after="PT1H")
estimator = Estimator(..., sagemaker_session=PipelineSession())

step_train = TrainingStep(
    name="TrainAbaloneModel",
    step_args=estimator.fit(inputs=inputs),
    cache_config=cache_config
)

為既有的管道開啟快取

若要為既有、已定義之管道開啟快取，請開啟步驟的 enable_caching 屬性，並將 expire_after 設定為逾時值。最後，使用 pipeline.upsert() 或 pipeline.update() 更新管道。再次執行後，下列程式碼範例會為訓練步驟開啟逾時時間為 1 小時的快取：

from sagemaker.workflow.pipeline_context import PipelineSession
from sagemaker.workflow.steps import CacheConfig
from sagemaker.workflow.pipeline import Pipeline

cache_config = CacheConfig(enable_caching=True, expire_after="PT1H")
estimator = Estimator(..., sagemaker_session=PipelineSession())

step_train = TrainingStep(
    name="TrainAbaloneModel",
    step_args=estimator.fit(inputs=inputs),
    cache_config=cache_config
)

# define pipeline
pipeline = Pipeline(
    steps=[step_train]
)

# additional step for existing pipelines
pipeline.update()
# or, call upsert() to update the pipeline
# pipeline.upsert()

或者，在定義 (既有) 管道之後更新快取組態，允許一次持續的程式碼執行。下列程式碼範例會示範此方法：

# turn on caching with timeout period of one hour
pipeline.steps[0].cache_config.enable_caching = True 
pipeline.steps[0].cache_config.expire_after = "PT1H" 

# additional step for existing pipelines
pipeline.update()
# or, call upsert() to update the pipeline
# pipeline.upsert()

如需更詳細的程式碼範例，以及 Python SDK 參數如何影響快取的討論，請參閱 Amazon SageMaker Python SDK 文件中的快取組態。